Tag: 소셜미디어마케팅

  • 성공적인 B2B 인텐트 마케팅을 위한 필수 가이드

    성공적인 B2B 인텐트 마케팅을 위한 필수 가이드

    성공적인 인텐트 마케팅을 위한 필수 가이드

    (참조 자료: The Essential Guide to Successful Intent-Based Marketing)

     

    *마케팅 자료 및 기타 상담 문의: parkmg85@hanmail.net 

  • 2023년을 위한 추천 데이터 관리 플랫폼(DMP) 7가지

    2023년을 위한 추천 데이터 관리 플랫폼(DMP) 7가지

    2023년을 위한 추천 데이터 관리 플랫폼(DMP) 7가지

    (참조 자료: Top 7 Data Management Platforms in 2023)

    오늘 날 마케팅 세계에서 데이터는 점점 더 중요해지고 있습니다. 따라서 데이터를 효과적으로 관리할 수 있는 플랫폼을 갖추는 것이 중요합니다. 2023년에 가장 추천할 수 있는 7가지 데이터 관리 플랫폼(Data Management PlatformsDMP)를 소개하고자 합니다.

    Experian에 따르면, 83%의 기업들이 데이터를 비즈니스 전략 수립의 필수적인 부분으로 여기지만, 불과 29%만이 공식적인 데이터 전략을 가지고 있습니다.

    이는 기업이 해야 한다고 알고 있는 것과 실제로 하고 있는 것 사이에 큰 격차가 있다는 것을 보여줍니다. 이 격차를 줄이기 위해 기업은 데이터와 관리를 더욱 진지하게 받아들이고 데이터 기반 의사결정을 내리는 데 필요한 리소스에 투자해야 합니다.

    데이터 관리 플랫폼은 마케터에게 고객에 대한 인사이트와 데이터를 제공하며, 마케터가 고객을 더 쉽게 세분화하고 타깃팅할 수 있도록 도와줍니다.

    기본적으로 DMP는 퍼스트 파티 데이터를 사용하여 고객 분석, CRM 및 마케팅 자동화 노력을 지원하려는 마케터가 그 출발점으로 시작하는 경우가 많습니다.

    어떤 데이터 관리 플랫폼을 선택해야 할지 고민하고 있는 마케터들을 위해 추천할 수 있는 주요 7가지 DMP 리스트들을 소개합니다. 한번 살펴보세요.

    7가지 최고의 데이터 관리 플랫폼(DMP)

    디지털 광고 생태계에는 여러 DMP가 넘쳐나지만, 크리테오는 최고의 데이터 관리 플랫폼을 선택했습니다. 여기에는 다음과 같은 7가지 플랫폼들이 포함됩니다:

    1Adobe Audience Manager

    Adobe Audience Manager
    Adobe Audience Manager

    Audience Manager (AM)는 가장 포괄적인 기능으로 설계되어 있는 데이터 관리 플랫폼입니다. 여기서 제공하는 기능은 다음과 같습니다.

    • 차세대 커넥티드 데이터 플랫폼을 갖춘 AM은 거의 모든 소스에서 고객에 대한 정보를 수집하고 병합할 수 있습니다.
    • 소비자 행동, 검색 및 구매 패턴 등에 대한 인사이트 강화
    • 변화하는 소비자 검색 패턴에 대한 실시간 정보

    이러한 장점에도 불구하고 Audience Manager는 다른 데이터 관리 플랫폼보다 비싼 편입니다. 따라서 중소 규모의 기업에게는 적합하지 않습니다. 또한 추가적으로 지원되어야 할 기술들이 많아 제품을 최대한 활용하기 위해서는 상당한 시간이 필요합니다.

    2. Lotame

    2. Lotame
    Lotame

    다른 DMP와 달리, Lotame은 독립적인 데이터 관리 플랫폼입니다. 새로운 기술과 통합할 수 있어 호환성이 뛰어난 Lotame 데이터 관리 플랫폼에서 제공하는 몇 가지 기능은 다음과 같습니다:

    향상된 오디언스 세분화.

    • 이것은 최고의 리드를 식별하는 데 도움이되는 Lotme의 최고의 기능입니다;

    호환성

    • 기업은 Lotme를 광고 서버, BI 도구, DSP, SSP 등 모든 주요 플랫폼들과 통합할 수 있습니다.

    유연한 가격

    • 유연한 가격 정책으로 기업은 맞춤형 솔루션에 대해서만 비용을 지불할 수 있기에 다른 플랫폼에 비해 상대적으로 비용을 절감할 수 있습니다.

    3. Oracle의 BlueKai

    BlueKai
    BlueKai

    BlueKai는 세계 최고의 빅데이터 관리 플랫폼으로 인정받고 있습니다. 특히 BlueKai는 기업이 오디언스를 적절하게 세분화하고 분석하는 데 도움이 되는 다양한 기능을 갖추고 있습니다. BlueKai가 제공하는 몇 가지 고유한 기능들은 다음과 같습니다:

    Oracle ID 그래프

    • 이를 통해 다양한 소스를 통합하여 소비자의 단일 프로필을 형성하는 데 도움이 됩니다. 이 솔루션은 Oracle 마케팅 클라우드와 Oracle 데이터 클라우드로 구동됩니다.

    크로스 셀링 기회

    • 기업에게는 여러 비즈니스에 동시에 도달할 수 있는 크로스 셀링 기회가 제공됩니다.

    소비자 데이터 통합

    • BlueKai는 웹사이트 및 모바일 앱 활동, CRM 데이터, 서드파티 데이터 제공업체 등 다양한 소스의 소비자 데이터를 통합할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 개별 소비자와 그들의 행동을 보다 포괄적으로 이해할 수 있습니다.

    4. Salesforce DMP

    Salesforce DMP
    Salesforce DMP

    이미 많은 사람들이 Salesforce에서 제공하는 솔루션에 대해서는 잘 알고 있을 것입니다. 또한 최고의 데이터 관리 플랫폼 중 하나로 간주되는 DMP를 보유하고 있습니다. Salesforce DMP 사용의 몇 가지 장점들은 다음과 같습니다:

    슈퍼 태그 기능

    • Salesforce DMP는 모든 태그를 관리하도록 설계되어 기업이 고객들을 손쉽게 리타깃팅할 수 있도록 지원합니다. 이 소프트웨어를 사용하면 잠재 고객을 쉽게 추적하고 잠재적인 신규 고객을 식별할 수 있습니다.

    빠른 지원

    • 티깃팅 시스템을 통해 Salesforce DMP 지원팀은 신속하게 쿼리를 해결하여 기업이 원활한 고객 경험을 제공할 수 있도록 지원합니다.

    이 제품에 대한 반복적인 피드백은 시스템의 속도가 전반적으로 느리고 Adobe Audience Manager와 BlueKai에 비해 사용 가능한 기능이 제한적이라는 점입니다.

    5. SAS 데이터 관리(Data Management)

    SAS Data Management
    SAS Data Management

    SAS Data Management는 가장 오래된 DMP 중 하나입니다. 오랫동안 기업을 위한 신뢰할 수 있는 데이터 관리 도구로 사용되어 왔습니다. 주요 기능은 다음과 같습니다:

    • 데이터 관리 프로세스 구축 및 편집을 위한 엔드투엔드 이벤트 디자이너입니다.
    • 드래그 앤 드롭 기능으로 프로세스를 관리할 수 있는 직관적인 역할 기반 GUI로 프로그래밍의 필요성을 줄여줍니다.

    6. Permutive

    Permutive
    Permutive

    Permutive는 2023년 추천하는 최고의 데이터 관리 플랫폼 중 하나입니다. 프로그래매틱 광고 플랫폼과 고객 관계 관리 시스템과 같은 다른 마케팅 및 광고 기술과 통합하여 보다 타깃팅되고 효율적인 마케팅 활동을 수행할 수 있습니다.

    통합

    • 고객 관계 관리 시스템과 같은 다른 마케팅 및 광고 기술과 통합할 수 있습니다.
    • 전반적인 마케팅 활동의 효율성과 효과를 향상시킵니다.

    광고

    • 프로그래매틱 광고 플랫폼과 통합되어 타깃팅 광고 활동을 가능하게 하고 광고 캠페인 효과를 측정할 수 있습니다.

    7. Nielsen DMP

    Nielsen DMP
    Nielsen DMP

    Nielsen 데이터 관리 플랫폼(DMP)은 글로벌 측정 및 데이터 분석 기업인 Nielsen에서 제공하는 데이터 관리 솔루션입니다.

    이 플랫폼을 사용하면 웹사이트, 모바일 앱 활동, 타사 데이터 제공업체 등 다양한 소스에서 데이터를 수집, 관리 및 분석할 수 있습니다.

    온라인 및 오프라인 데이터 연결

    • Nielsen DMP의 주요 기능 중 하나는 온라인과 오프라인 데이터를 연결하여 기업이 고객에 대한 전체적인 관점을 구축할 수 있도록 지원하는 기능입니다.

    더 나은 통합

    • 또한 Nielsen DMP는 프로그래매틱 광고 플랫폼과 같은 다른 마케팅 및 광고 기술과의 통합을 제공하여 비즈니스가 보다 효과적인 광고 캠페인을 운영할 수 있도록 지원합니다.

    데이터 관리 플랫폼의 장점

    DMP를 도입하면 얻을 수 있는 장점은 각각 속해있는 업종과 해당 기술을 통해 달성하고자 하는 목표에 따라 다릅니다. 하지만 거의 모든 비즈니스가 DMP 도입으로 인한 데이터 사용으로 인한 이점을 누릴 수 있을 것입니다.

    데이터 관리 플랫폼이 제공할 수 있는 장점들은 다음과 같습니다.

    1. 수익 증대

    데이터 관리 플랫폼을 사용하면 비즈니스는 의도한 잠재 고객에게 보다 정확하게 광고를 타깃팅할 수 있습니다. 그 결과 전환율을 높이고 판매량을 증가시킬 수 있으며, 이는 수익 증대으로 이어질 수 있습니다.

    2. 모든 데이터를 위한 허브

    데이터 관리 플랫폼을 사용하면 모든 데이터가 하나의 플랫폼으로 통합되어 관리가 훨씬 쉬워집니다. DMP는 데이터를 정리하고 구조화하여 이해하기 쉽고 사용하기 쉬운 방식으로 사용자에게 전달할 수 있도록 합니다.

    3. 크로스-디바이스 기술

    광고 캠페인은 두 개 이상의 디바이스에 게재되므로 모든 디바이스에서 고객 행동과 상호 작용을 추적할 수 있어야 합니다.

    이를 통해 광고 실적이 어떤지, 광고가 적절한 사람들에게 도달하고 있는지 명확하게 파악할 수 있습니다.

    일부 데이터 관리 플랫폼에서 제공하는 크로스 디바이스 기술 덕분에 고객이 사용하는 기기에 관계없이 광고가 고객에게 도달할 수 있습니다.

    최신 iPhone을 사용하든 오래된 먼지가 쌓인 PC를 사용하든 누구나 광고를 볼 수 있습니다.

    4. 지속적인 학습

    데이터 관리 플랫폼(DMP)이 어떤 문제에 대한 단기적인 해결책을 제공할 수 있는 것은 사실입니다. 하지만 기업이 장기적인 전략을 개발하는 데에도 도움이 될 수 있습니다.

    데이터 관리 플랫폼을 사용하면 데이터를 이해하기 위해 자주 봐야 하는 대규모 데이터들을 볼 수 있습니다.

    또한 DMP는 과거의 패턴을 이해할 뿐만 아니라 미래의 패턴도 예측할 수 있는 기회를 제공합니다. 이를 통해 기업은 데이터 분석에서 얻은 인사이트를 기반으로 더 나은 조치를 취할 수 있습니다.

    5. 마케팅 예산 절감

    DMP는 광고의 판도를 바꾸고 있습니다. 더 이상 타깃 고객에게 도달할 수도, 도달하지 않을 수도 있는 값비싼 광고를 인터넷에 스팸으로 뿌릴 필요가 없습니다.

    이제 데이터 관리 플랫폼을 사용하여 웹사이트를 방문한 사람이나 이전에 제품을 구매한 고객까지 구체적으로 타깃팅할 수 있습니다.

    이를 통해 그 어느 때보다 쉽고 저렴하게 타겟 오디언스에게 도달할 수 있습니다.

    최고의 데이터 관리 플랫폼을 선택하는 방법

    올바른 DMP를 선택하는 것은 웹사이트에 따라 크게 달라집니다. 최고의 DMP를 찾기 위해서는 우선 DMP를 사용하고자 하는 비즈니스의 목표와 목적을  이해하는 것이 필수적입니다.

    또한  Invespcro의 연구에 따르면, 54%의 기업이 마케팅 데이터 관리와 관련하여 데이터의 품질과 완전성이 가장 큰 과제라고 답했습니다. 물론 강력한 분석 기술 외에도 신뢰할 수 있는 데이터 관리 플랫폼이 필요합니다.

    다음은 비즈니스에 적합한 데이터 관리 플랫폼을 평가할 때 사용되는 일반적인 지표 3가지입니다.

    1. 투자 수익률(ROI)

    데이터 관리 플랫폼은 상당히 비싸고 상당한 규모의 투자가 필요할 수 있습니다. 그렇기 때문에 높은 ROI를 기대하는 것은 당연한 일입니다.

    이를 측정할 수 있는 가장 좋은 방법은 DMP가 인벤토리에 추가할 수 있는 가치를 평가하는 것입니다. 이를 측정하기 위한 몇 가지 지표에는 잠재 고객에 대한 향상된 인사이트 제공, 데이터에 구조 추가, 데이터 소스 연결 등이 포함됩니다.

    2. 캠페인 최적화

    좋은 DMP는 항상 진행 중인 광고 캠페인을 최적화할 수 있는 옵션을 제공합니다.

    수동 및 자동 캠페인 최적화 기능 제공, 캠페인을 통해 제품 구매에 더 적합한 타깃 오디언스를 식별하여 과도한 캠페인 지출을 줄일 수 있는 기능 등 참고할 수 있는 몇 가지 지표가 있습니다.

    3. 데이터 수집 및 정리

    일반적으로 DMP는 퍼스트 파티 데이터를 집계하고 적절하게 구성할 수 있어야 합니다. 여기에는 CRM, 가입자 리스트, 온라인, 오프라인 등 모든 퍼스트 파티 소스에서 수집한 데이터들이 포함됩니다.

    또한, 최고의 데이터 관리 플랫폼은 플랫폼 내부의 써드 파티 데이터에 대한 액세스도 제공해야 합니다. 써드 파티 데이터 교환 세부 정보도 DMP 자체에서 시작하여 시간과 투자를 절약할 수 있어야 합니다.

    데이터 관리 플랫폼 셋업

    데이터 관리 플랫폼 셋업은 다양한 프로세스를 거쳐야 하며, 선택한 DMP에 따라 달라집니다. 또한 상당한 전문 지식과 시간이 필요한 작업이기도 합니다. 하지만 DMP를 셋업하기 전에 몇 가지 일반적인 사항들을 염두에 두어야 합니다:

    • DMP에서 수집, 병합, 정리할 데이터의 종류를 파악하세요. 여기에는 모바일 앱의 행동 데이터, CRM에서 수집한 데이터 등이 포함될 수 있습니다.
    • DMP는 비용이 많이 듭니다. 따라서 DMP가 필요한 용도를 정확히 정의해야 합니다. 이러한 용도에 따라 필요한 특정 기능만을 구매할 수 있습니다.
    • DMP의 잠재력을 최대한 활용할 수 있는 전문성을 갖춘 데이터 사이언티스트 엔지니어와 프로젝트 관리자를 모집하고 고용하세요. DMP는 상당히 기술적이기 때문에 적절한 시간을 투자하지 않으면 서비스 활용도가 떨어질 수 있습니다.
    • DMP가 데이터를 정량화하고 정렬하는 데 사용하는 방법론을 이해합니다. 또한 올바른 데이터를 캡처하기 위해 DMP와 어떻게 협력할 것인가? 데이터 관리 플랫폼을 최대한 활용하려면 데이터 수집 방법부터 우선적으로 고려해야 합니다.
    • DMP에서 최대한의 이점을 얻으려면 충분한 계획이 중요합니다. 또한 데이터 관리 플랫폼 경험을 시작하기 전에 종합적인 교육을 받는 것도 만족스러운 경험을 보장하는 데 중요합니다.

    데이터 관리 플랫폼은 누가 사용해야 하나요?

    디지털 광고를 위해 오디언스를 세분화하고자 하는 마케터는 데이터 관리 플랫폼을 사용할 수 있습니다. 마케팅에 DMP를 사용하면 다양한 이점을 얻을 수 있습니다.

    Keboola에 따르면 데이터와 분석은 엔터프라이즈 분석과 비즈니스 전문가의 90%가 디지털 전환의 핵심이라고 합니다. 즉, 비즈니스 성공을 원한다면 데이터와 분석에 집중해야 합니다.

    데이터 관리 플랫폼은 특정 주요 데이터 포인트를 기반으로 유사 타겟을 구성하는 데 효과적입니다. 예를 들어, 특정 지역에 거주하는 아이폰 사용자들을 타깃팅할 수 있습니다.

    무엇보다도 대부분의 마케터는 디지털 광고에만 집중하지 않습니다. 고객 여정을 완벽하게 고려하려면 데이터 관리 플랫폼을 마테크 스택의 다른 구성 요소와 연결하는 것이 합리적입니다.

    DMP의 미래에 대한 불확실성 해결

    최근 구글은 써드파티 쿠키를 완전히 단계적으로 폐지하겠다고 발표했습니다. 써드파티 쿠키 를 통한 리타깃팅이 불가능해진다면 업계 전문가들은 데이터 관리 플랫폼의 종말을 암시하고 있습니다.

    사용자 데이터 규제에 대한 소비자 개입 증가, 써드파티 쿠키의 임박한 종말, 광고 차단 소프트웨어 등이 DMP 기술에 대한 위협으로 떠오르고 있습니다.

    그래서 일부 업계 전문가들은 이 기술이 그 위상을 오래 유지하지 못하고 붕괴될 것이라고 생각합니다. 이에 반해 또 다른 업계 전문가들은 유명한 DMP 기업들이 지속적으로 투자하고 발전할 것으로 보고 있습니다.

    DMP의 미래에 대한 불확실성이 커지고 있는 가운데, 이 기술이 파트너십과 다른 기술을 통해 지속될 수 있다는 공감대가 형성되고 있습니다. 그리고 이러한 상황이 지속되는 동안 데이터 관리 플랫폼은 마케터에게 도움이 될 것입니다.

    데이터 관리 플랫폼에 대해 자주 묻는 질문

    Q1. 데이터 관리 플랫폼의 예는 무엇인가요?
    데이터 관리 플랫폼의 예는 다음과 같습니다.

    Adobe Experience Platform: 이 DMP는 기업이 모든 채널과 디바이스에서 고객 데이터를 관리하여 개인화된 경험을 제공할 수 있도록 지원하도록 설계되었습니다.

    Q2. DPM과 CPD란 무엇인가요?

    데이터 관리 플랫폼(DMP)은 데이터의 써드파티 부분에 중점을 둡니다. 반면, 고객 데이터 플랫폼(CDP)은 퍼스타파티 데이터를 포함한 모든 데이터 소스를 활용합니다.

    CDP는 모든 마케팅 측면을 다루도록 설계된 반면, DMP는 주로 광고주와 대행사를 위한 광고 타깃팅을 최적화하는 데 중점을 둡니다.

    Q3. 마케팅에서 DMP를 어떤 용도로 사용할 수 있나요?

    마케팅에서 DMP를 다양한 방식으로 여러 가지 목적으로 사용할 수 있습니다. 살펴보세요.

    타깃팅 및 개인화: 마케팅에서 DMP는 관심사, 행동, 인구통계학적 특성에 따라 오디언스를 세분화하고 이들에게 타깃팅 및 개인화된 메시지를 전달하는 데 사용할 수 있습니다.

    캠페인 측정 및 최적화: DMP는 마케팅 캠페인의 성과를 추적하고 더 나은 결과를 위해 최적화하는 데 사용할 수 있습니다.

    데이터 기반 의사 결정: 마케팅에서 DMP는 다양한 소스에서 데이터를 수집 및 분석하고 얻은 인사이트를 사용하여 마케팅 전략 및 의사 결정에 정보를 제공하는 데에도 사용할 수 있습니다.

    전반적으로 데이터 관리 플랫폼은 기업이 데이터를 관리 및 분석하고 이를 사용하여 고객에게 타깃팅되고 개인화된 마케팅 경험을 제공하는 데 매우 유용할 수 있습니다.

     

     

  • CDP 프로그램 파일럿 론칭을 위한 가이드

    CDP 프로그램 파일럿 론칭을 위한 가이드

    CDP 프로그램 파일럿 론칭을 위한 가이드

    (참조 자료: How To Launch A Customer Data Platform Pilot Program)

    CDP 프로그램 파일럿 론칭을 위한 가이드
    CDP 프로그램 파일럿 론칭을 위한 가이드

    고객 데이터 플랫폼(CDP)에 투자하면 기업 내 전반에 걸쳐 여러 팀들이 고객들을 효율적으로 타깃팅, 신규 유입 및 유지하려는 목표를 달성하는데 도움을 줍니다.

    우선 CDP 이니셔티브의 영향력 측정을 시작하려면 소규모로 시작하는 것이 좋습니다. 주요 CDP 베스트 프랙티스에 초점을 맞춘 파일럿 프로그램을 통해 단기적인 성공의 발판을 마련하고 장기적인 목표를 달성할 수 있도록 준비할 수 있습니다. 아래 단계를 따라 비즈니스에 미치는 더 큰 영향과 시간이 지남에 따라 고객 데이터 플랫폼 전략을 어떻게 확장할 수 있는지 확인해 보세요.

    1. 적합한 이해관계자 모으기

    CDP를 구현하기 위한 첫 번째 단계 중 하나는 관련된 이해관계자와 이들이 수행할 역할을 이해하는 것입니다;

    CDP 구현 팀의 주요 이해관계자는 프로젝트 관리자와 그 팀원에부터 마케팅, 영업, 고객 서비스, IT 부서의 임원과 HR 관리자에 이르기까지 다양합니다. 이러한 이해관계자들은 각기 프로젝트에 투자하는 시간도 다르지만 CDP 실행 계획에 대한 의사 결정 권한과 해당 파일럿 프로그램에 적용하기 적합한 베스트 프랙티스도 각기 다릅니다.

    프로젝트를 올바른 단기 및 장기 목표에 맞춰 조정하기 위해 필요한 모든 이해관계자들이 처음부터 참여하도록 하세요. 이렇게 하면 프로젝트가 예산 범위 내에서 순조롭게 진행되고 모든 관련 팀의 우선순위가 정해지는 데 필요한 동의를 얻을 수 있습니다.

    2. 활용 사례(Use Case)에 맞춰 로드맵 만들기

    프로젝트의 “대상”을 파악했다면 이제 “무엇을”, “언제”, “어떻게” 할 것인지에 대해 고민할 때입니다. 이제 CDP 파일럿 프로그램에 적합한 베스트 프랙티스를 결정하고 아이디어를 실제 프로젝트 로드맵으로 구체화시키는데 초점을 맞춰야 합니다.

    고객 세분화, 리타겟팅, 고객 여정 최적화, 마케팅 자동화 등 CDP가 도움을 줄 수 있는 일반적인 베스트 프랙티스는 매우 많습니다. 모든 이해관계자들은 이러한 활용 사례의 우선 순위를 결정해야 합니다;

    또한 이해관계자는 이러한 활용 사례를 언제 구현할 수 있는지 결정해야 합니다. 실행에 옮길 초기 베스트 프랙티스를 길게 나열하고 싶을 수도 있지만, 우선 어떤  CDP 활용 사례를 우선적으로 집중할지 고려할 때는, 현실적인 목표를 유지하는 것이 중요합니다.

    범위, 결과물, 타임라인, 마일스톤을 포함하는 현실적이고 포괄적인 로드맵을 작성하는 동시에 통합과 같은 다른 기술 단계를 고려하면 우선순위에 맞는 현실적인 기대치를 설정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

    3. 데이터 소스의 식별과 우선순위 지정

    이제 데이터 통합을 위한 계획에 접근할 차례입니다. CDP에서 수집할 수 있는 데이터 유형에 관해서는 많은 기회가 있습니다. 이는 무한한 가능성을 열어주지만, 어디서부터 시작해야 할지 파악하기 어렵게 만들 수도 있습니다.

    로드맵을 참조하여 한 단계에서 다음 단계로 이동하는 데 필요한 데이터 소스를 결정하세요. 여기서 로드맵은 비즈니스 목표에 따라 추진되어야 하므로, 데이터 통합 전략을 영업, 마케팅 또는 고객 서비스 KPI를 지원하는 구체적인 결과와 연결되어야 합니다.

    MarTech의 편집 디렉터인 Kim Davis에 따르면 다음과 같은 질문들을 스스로에게 던져야 한다고 합니다: 첫째, 우리 데이터의 현재 상태는 어떤가? 둘째, 고객 데이터로 무엇을 할 수 있기를 원하는가? 셋째, 이를 운영할 수 있는 인력과 인력을 확보하고 있는가?”

    모든 이해관계자에게 알리는 것도 중요하지만, 통합을 구현할 책임은 데이터 팀에 있으므로 반드시 데이터 팀과 상의하세요. 로드맵의 실행 가능성을 이해하고 확인하려면 데이터 팀의 초기 동의와 지시가 매우 중요합니다.

    4. CDP 파일럿 프로그램 시작

    우선 활용 사례에 대한 이해관계자간의 조율이 완료되었다면 이제 파일럿 프로그램을 실행할 차례입니다. 파일럿 프로젝트를 실행하면 계획한 내용을 실행에 옮기고 활용 사례 로드맵을 향해 진전을 이룰 수 있습니다;

    성공적인 파일럿을 운영하려면 프로젝트를 책임질 사람과 프로젝트의 성과를 측정하는 데 사용할 KPI를 결정해야 합니다. CDP의 성과를 측정하기 위해 선택할 수 있는 KPI는 여러 가지가 있지만, 이들 중 어떤 것들은 다른 것과 비교하여 파일럿 프로그램과 더 관련이 높을 것입니다. 프로젝트를 관리하고, KPI를 추적하고, CDP의 롤아웃을 지원할 팀을 선택하세요.

    예를 들어, 활용 사례 중 하나가 광고 지출을 줄이는 것이라면 페이드 미디어(Paid Media) 마케팅 팀원들을 데이터 팀과 협력하도록 구성하는 것부터 시작할 수 있습니다. 이렇게 만들어진 팀은 프로젝트에 필요한 데이터(예: POS 데이터, 소셜 미디어 데이터, 디바이스별 데이터)가 CDP에 통합되었는지 확인하기 위해 함께 작업하게 됩니다;

    이후 페이드 미디어 팀은 이 데이터를 사용하여 광고 타깃팅을 향상시키고 광고 타겟팅을 향상시키는 동시에 기존 고객들의 페르소나와 일치하는 잠재 고객에들게도 도달할 수 있는 유사 타깃팅(Lookalike)을 구현할 수 있습니다.

    그런 다음 팀은 클릭당 비용과 전환율과 같은 지표를 통해 CDP 사용 전후의 광고 실적을 비교할 수 있습니다.

    5. 성과 측정

    파일럿의 성공 여부를 측정하려면 여러가지 지표들을 고려해야 합니다. 파일럿 기간 동안 트래킹한 지표들을 확인하는 것 외에도 참여한 모든 사람에게 다음과 같은 질문을 하세요:

    • 계획대로 작동한 것과 그렇지 않은 것은 무엇인가요?
    • 활용 사례에 대한 예상 결과를 확인하셨나요? 왜 또는 왜 안 되나요?
    • 이 활용 사례에 대해 CDP에 가져와야 하는 다른 데이터 소스이 있나요?
    • 향후 활용 사례를 위해 개선해야 할 사항은 무엇인가요?
    • 향후 CDP를 더 잘 활용하기 위해 팀의 워크플로우(예: 데이터 팀, 마케팅 팀)를 어떻게 향상시킬 수 있을까요?

    설문조사, 인터뷰, 회의 등을 통해 이러한 질문을 할 수 있습니다. 결과를 얻기 시작하면 해당 답변을 로드맵에 있는 새로운 활용 사례를 해결하는 데 사용할 수 있습니다.

    6. 향상, 그리고 반복

    다른 신기술과 마찬가지로 CDP에도 학습 곡선이 있습니다. 로드맵을 진행하면서 계속 인사이트를 수집하여 목표를 향해 나아갈 수 있는 최선의 기회를 마련하는 것이 중요합니다;

    또한 학습한 내용을 향후 다른 활용 사례에 적용하여 더 많은 팀들이 함께 작업하고 동시에 CDP를 활성화할 수 있습니다.하버드 비즈니스 리뷰에서는 팀 전체에게 주요 결과와 타임라인을 제공하고 최종 목표에 도달하기 위한 혁신적인 경로를 찾도록 할 것을 권장하고 있습니다.

    더 많은 팀을 CDP에 온보딩하는 방법을 선택하든, 효율성은 ROI 실현의 핵심이므로 목표를 달성할 수 있는 효율적인 워크플로우를 찾는 데 우선순위를 두어야 합니다.

    CDP의 강력한 영향력

    CDP의 가치는 마케팅 KPI의 특정 수치를 달성하는 능력 그 이상입니다. 조직에서 영업 및 마케팅 활동에 대한 효율적인 비용 지출, 더 강력하고 개인화된 영업 활동, 더 높은 고객 만족도 및 유지율에 우선순위를 두고자 할 때 CDP는 이 모든 목표들을 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

    CDP에서 이러한 가치를 얻으려면 이해관계자들과 긴밀히 협력하고, 로드맵을 계획하는 데 시간을 투자하고, 새로운 활용 사례를 실행할 때마다 다음 활용 사례를 개선하기 위해 학습해야 합니다.

     

  • 고객 데이터 플랫폼(CDP)의 9가지 ROI

    고객 데이터 플랫폼(CDP)의 9가지 ROI

    고객 데이터 플랫폼(CDP)의 9가지 ROI

    (참조 자료: The ROI Of A Customer Data Platform: Metrics For Marketers)

    고객 데이터 플랫폼(CDP)은 사일로화된 데이터를 통합하여 세부적인 고객 인사이트를 제공하고 고객 여정을 연결합니다. 이를 통해 고객과의 인터렉션의  개인화와 타이밍을 최적화할 수 있지만, CDP가 마케팅과 비즈니스 전반에 가져다주는 부가가치를 어떻게 정량화할 수 있을까요?

    마케터가 고객 데이터 플랫폼의 ROI를 측정하고 비즈니스에 미치는 영향을 파악하는 데 사용할 수 있는 9가지 지표들을 살펴보겠습니다.

    CDP의 ROI 측정을 위한 주요 지표

    1. 광고비 지출 최적화

    인지도, 리드 생성, 판매 등 광고 캠페인 목표를 최소한의 광고 비용으로 달성하는 것은 모든 광고 캠페인의 기본 목표이기도 합니다. 캠페인 타깃을 구매 가능성이 높은 오디언스로 좁히면 광고 지출을 줄이면서도 캠페인의 ROI를 향상시킬 수 있습니다.

    CDP를 사용하면 어느 한 채널을 통해 확보한 잠재 고객 리스트를 다른 채널의 새로운 광고 캠페인에서 제외하여 타깃팅을 중복하지 않고 효율적으로 집행할 수 있습니다. 평균 클릭당 비용과 같은 광고 성과 데이터를 비교하면 고객 데이터 플랫폼에서 제공하는 인사이트가 광고 지출을 개선하는 데 도움이 되는지 알 수 있습니다.

    2. 전환율 향상

    전환율은 총 전환 수(예: 양식 작성, 제품 구매 등)를 오퍼(Offer) 혹은 랜딩 페이지의 총 방문자 수로 나눈 값으로 정의됩니다. 현재 업계 평균보다 낮은 전환율은 제공되는 제품이나 서비스가 타깃팅하고 있는 잠재 고객이 느끼는 가치 사이에 큰 갭이 있음을 나타내는 지표입니다.

    CDP는 과거 고객에게 더 관련성 높은 오퍼를 제공하거나 잠재 고객이 온라인에서 찾고 싶은 답변을 검색할 때 해당 위치별 콘텐츠를 홍보하는 등의 데이터 기반 활동을 지원하여 전환율을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 활동이 의도한 효과를 거두었는지 측정하려면 매 분기마다 전환율의 변화를 측정하여 개선점을 파악해야 합니다.

    3. 고객 충성도 및 유지율 향상

    고객 충성도(Loyalty)와 유지(retention)은 고객 만족도와 밀접한 관련이 있습니다. 설문조사 외에도 기업이 기존 고객과의 성공 여부를 판단하기 위해 측정할 수 있는 몇 가지 고객 유지 지표가 있습니다.

    CDP 내의 데이터는 팀이 고부가가치 고객에게 마케팅 노력을 집중할 수 있는 인사이트를 제공할 뿐만 아니라 이탈할 가능성이 있는 고객에게 최고의 리소스와 정보를 제공할 수 있습니다. 이러한 영역에서 CDP가 미치는 영향을 파악하려면 고객 유지율(즉, 고려 중인 기간 말 기준으로 총 고객 수에서 신규로 확보한 고객 수를 뺀 값을 모두 기간 초의 고객 수로 나눈 값)과 같은 충성도 및 유지 지표부터 시작하세요.

    또 다른 유용한 지표는 재구매 비율(즉, 재구매 고객 수를 총 고객 수로 나눈 값)일 수 있습니다. 이러한 수치를 몇 달 또는 몇 분기에 걸쳐 추적하여 어떻게 개선되는지 확인할 수 있습니다.

    4. 반품률 감소

    반품률(즉, 반품된 품목 수를 해당 기간 동안 판매된 품목 수로 나눈 값)은 고객 만족도와 밀접한 관련이 있을 수 있지만, 마케팅 활동이 과연 애시당초 적합한 고객을 타겟팅하고 있는지를 나타내는 지표가 될 수도 있습니다.

    Shopify는 반품의 70% 이상이 사이즈, 핏, 스타일과 같은 개인 선호나 취향 등의 이유로 이루어진다고 밝혔습니다. CDP의 고객 프로필 데이터를 사용하면 비즈니스가 제공하는 제품에 맞는 개인별 선호도를 보다 정확하게 타겟팅할 수 있습니다. CDP를 구현한 후 주기적으로 반품률을 확인하여 보다 정확한 타깃팅의 효과를 측정하세요.

    5. 고객 생애 가치(CLV) 증대

    마케터라면 고객 생애 가치(Customer Lifetime Value, CLV)에 대해 잘 알고 있을 것입니다. CLV를 계산하는 것은 다른 계산법보다 조금 더 복잡하지만, 그 결과 수치를 통해 다양한 고객 세그먼트에서 비즈니스가 기대할 수 있는 수익을 명확하게 파악할 수 있습니다.

    개인화 향상, 마케팅 세분화, 업 셀링/크로스 셀링 기회 증가 등 CDP가 CLV에 영향을 미칠 수 있는 방법은 매우 다양하기 때문에, CDP가 제공하는 인사이트를 바탕으로 새로운 전략을 구현할 때 CLV가 어떻게 변화하는지 계속 추적하세요.

    6. 고객 만족도 향상

    기존 고객은 신규 고객보다 보다 높은 전환율을 보일 뿐만 아니라 동료에게 제품을 추천하고 브랜드 옹호자가 될 수 있습니다. 단골 고객들을 대상으로 마케팅하고자 하는 모든 비즈니스는 고객 만족도를 최우선으로 고려해야 합니다.

    고객 데이터 플랫폼은 모든 고객 상호 작용을 하나의 중앙 센터로 통합하여 고객 서비스 전문가가 고객이 브랜드와 상호 작용한 방식과 고객 서비스 상호 작용에서 기대하는 바에 대한 상황별 인사이트를 제공함으로써 고객이 문제를 해결하고 경험을 개선하도록 쉽게 도울 수 있도록 합니다. 제품 구매 후 또는 고객 서비스 상호 작용 후와 같이 최적의 시점에 고객 만족도 설문조사를 실시하면 고객 만족도에 대한 신뢰할 수 있는 데이터를 얻을 수 있습니다.

    7. 최적화된 개인화 캠페인

    마케팅 콘텐츠, 영업사원과의 통화, 챗봇 지원 등 대부분의 고객은 자신의 니즈와 비즈니스와의 이전 상호 작용을 기반으로 개인화된 경험을 기대합니다.

    마케터는 적절한 형식의 깔끔한 고객 데이터 기록을 통해 인공지능(AI)을 사용하여 고객의 의도나 맥락에 기반한 콘텐츠를 보여 주거나 고객이 표현한 관심사를 기반으로 개인화된 이메일을 보내는 등 고객과 소통하기 위해 취할 수 있는 차선책을 파악할 수 있습니다.

    CDP에서 최적화된 개인화의 성공 여부를 측정하기 위해 이메일 오픈율, 클릭률, 참여율, 잠재 고객이 마케팅 검증 리드(MQL)로 전환되는 등의 상태 변화 등 마케팅 운영 전반에 걸쳐 여러 가지 지표를 살펴볼 수 있습니다.

    8. 옴니채널 캠페인 향상

    전통적으로 마케터는 소셜 미디어, 이메일, 긴 형식의 콘텐츠 등 고객 여정 전반에서 고객을 지원하기 위해 여러 도구와 채널을 사용합니다. CDP가 이러한 채널에 필요한 모든 기술을 대체할 수는 없지만, 옴니채널 마케팅을 위해 적합한 다음 단계를 오케스트레이션하고 자동화함으로써 고객 여정을 지원할 수 있습니다.

    옴니채널 캠페인의 성공 여부를 측정하는 것은 이 게시물에서 논의한 다른 지표보다 더 어려울 수 있습니다. 소셜, 이메일, 웹사이트 등 각 채널에 대해 이미 측정하고 있는 지표를 통해 측정하는 것이 중요합니다. 그러나 마케팅 ROI에 대한 보다 포괄적인 지표를 사용하면 다양한 마케팅 채널의 성공에 대한 전체적인 그림을 그릴 수 있습니다.

    9. 예측 분석을 통한 보다 정확한 수요 및 캠페인 계획

    효과적인 마케팅 캠페인을 계획하려면 정확한 과거 데이터와 해당 데이터를 사용하여 미래 트렌드를 예측할 수 있어야 합니다. 과거에는 분석가의 몫이었지만, AI와 고객 데이터 플랫폼을 통해 예측 분석을 자동화하고 향후 고객 수요를 충족시킬 수 있는 미래의 이니셔티브를 계획하는 것이 더욱 쉬워지고 있습니다.

    수요 및 캠페인에 대한 계획 향상이 정확히 따지면 측정 지표는 아니지만, 이는 마케팅에서 시작되는 비즈니스 혜택이라 할 수 있습니다. 앞서 설명한 다른 마케팅 지표, 특히 마케팅 ROI와 고객 만족도 중심의 지표를 사용하면 이렇게 세운 캠페인 계획의 성공 여부를 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 각 캠페인 목표에 대한 성과를 파악하는 것도 전체 계획의 성공 여부를 확인할 수 있는 좋은 방법입니다.

    고객 데이터 플랫폼에서 비즈니스 가치 확인

    고객 데이터 플랫폼의 ROI를 정량화할 수 있으면 이에 대한 투자를 정당화시키고 CDP가 비즈니스에 진정한 가치를 제공하는지 판단하는 데 도움이 될 수 있습니다. CDP를 구현하면 팀이 추적하고 더 큰 조직과 공유할 수 있는 주요 마케팅 및 비즈니스 지표에서 분명한 향상이 나타나야 합니다. 가장 중요한 지표를 통해 ROI를 결정하면 고객에게 최적화되고 개인화된 여정을 제공하는 데 도움이 됩니다.

     

  • 2023년에 주목해야 할 11가지 랜딩 페이지 트렌드

    2023년에 주목해야 할 11가지 랜딩 페이지 트렌드

    2023년에 주목해야 할 11가지 랜딩 페이지 트렌드

    (참조 자료: 11 Super-Actionable Landing Page Trends to Jump On in 2023)

    새해에는 비즈니스를 위한 새로운 마케팅 목표가 필요합니다. 오늘은 새로운 해에 맞는 새로운 디자인, 카피, 전환율 최적화 전략을 바로 시도해볼 수 있도록 실행 가능한 랜딩 페이지 트렌드를 정리해보도록 하겠습니다.

    올해 예상되는 랜딩 페이지 트렌드 중 실제로 지금 바로 적용할 수 있는 트렌드 11가지를 소개하도록 하겠습니다.

    2023년에 시도해보아야 할 11가지 랜딩 페이지 트렌드

    올해에는 AI가 생성한 디자인, 몰입형 3D 애니메이션, ChatGPT 등 다양한 랜딩 페이지 트렌드가 등장할 것으로 예상됩니다. 하지만 최신 기술이 적용된 모든 트렌드가 모든 잠재고객(또는 솔직히 말해서 마케팅 예산)에게 적합한 것은 아닙니다. 아래에서는 모든 비즈니스가 지금 바로 적용할 수 있도록 구현하기 쉬운 11가지 랜딩 페이지 트렌드를 소개합니다.

    1. 탁월한 제품 동영상

    이 리스트에는 순위가 매겨져 있지는 않지만, 제품 동영상은 우선순위가 높은 마케팅 에셋이어야 한다는 분명한 첫 번째 트렌드를 확인할 수 있습니다. 계속해서 반복해서 사용해야 합니다. 점점 더 많은 랜딩 페이지에서 이러한 동영상이 전면에 배치되는 것은 당연한 일입니다.

    제품 동영상은 잠재 고객들이 이러한 페이지에서 오래 잡을 수 있기 충분할 정도로 세련되어야 합니다. 이를 효과적으로 사용하기 위한 핵심은 가장 관련성이 높거나 매력적인 부분을 선택하여 연결하는 것입니다. 이벤트 마케팅 소프트웨어인 Goldcast는 이 작업을 매우 잘 수행합니다.

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    여기에 소개된 동영상은 제품의 다양한 기능을 짧은 숏츠로 보여주며, 갤러리 설정을 통해 사용자가 원할 경우 다시 볼 수 있습니다.
    또한 Vimeo는 제품 비디오를 페이지 디자인에 통합하고 이 에셋을 사용하여 전환을 더욱 미묘하게 유도하는 훌륭한 작업을 수행합니다.

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    이는 멋지게 보이며, 제품에 대한 투박한 설명 없이도 Vimeo의 동영상 편집 기능을 강조합니다. 또한 랜딩 페이지 문구가 약속한 것처럼 동영상이 매우 매력적입니다.

    이제 다음 랜딩 페이지 트렌드를 구현할 차례입니다.

    2. 통합된 랜딩 페이지 문구와 디자인

    디자이너와 카피라이터를 겸직하는 마케터이든, 디자인 및 콘텐츠 그룹이 별도로 있는 부서에서 일하든, 시각적 요소와 문구가 사일로에 빠지기 쉽습니다. 물론 올해는 이러한 관행을 바꾸고 싶어할 수도 있습니다.

    협업 문서와 리스트 작성을 위한 Notion과 유사한 도구인 Coda의 이 멋진 사례를 살펴보세요. 우산 꼬리를 가진 도마뱀의 사실적인 만화 비주얼이 나머지 중립적이고 현대적인 페이지와 멋진 대조를 이루며, 헤드라인이 재미있는 카피/디자인을 만들어 냅니다.

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    정적인 그래픽에만 국한되지 않습니다. Loomly의 랜딩 페이지에서는 소셜 미디어 도구에 대한 GIF를 확인할 수 있습니다.

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    간단하고 효과적이며 잠재 고객과 함께 사용해 볼 가치가 있습니다.

    3. 심플하고 간결한 디자인

    랜딩 페이지의 절제된 디자인은 안티 브랜딩이라는 큰 브랜딩 트렌드의 일부입니다. 단색 포장, 깔끔하고 소박한 색 구성표, 최소한의 브랜드 요소를 생각해보세요.

    이러한 디자인 스타일은 한동안 존재해 왔지만, Z세대의 구매력이 증가하면서 더욱 인기를 얻고 있습니다. 리서치에 따르면 이 세대는 전반적으로 브랜드에 회의적인 것으로 나타났습니다. Z세대의 73%는 자신이 신뢰하는 브랜드에서만 제품을 구매합니다.

    다음은 설문조사를 쉽게 만들 수 있는 Typeform의 랜딩 페이지의 좋은 예입니다. 배경은 베이지색이고 버튼과 글꼴은 모두 표준 검정색입니다.

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    효과는? 도구가 쉬워 보이는 직관적인 페이지. 심플한 디자인은 여전히 디자인이고, 안티 브랜딩은 여전히 브랜딩의 일부입니다.

    4. 단색 배경

    안티 브랜딩이 브랜드 개성이나 타깃 고객과 맞지 않더라도 2023년에도 단순함을 유지할 수 있습니다. 단색 웹사이트 배경이 유행하고 있으며, 이 스타일은 모든 랜딩 페이지에 잘 어울립니다. 결국, 랜딩 페이지는 훑어보기 쉽고 전환에 초점을 맞춰야 합니다.

    Squarespace를 살펴보세요.

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    디자인의 자연스러운 곡선은 깊이를 더하지만 단색 팔레트는 배경처럼 유지합니다. 물론 셀프 서비스 웹 사이트 빌더는 색 구성표를 가져와 랜딩 페이지의 랜딩 페이지로 확장합니다. 디테일에 대한 세심한 배려가 마음에 듭니다.

    5. 딥 그린

    색채 심리학도 중요합니다. 팬톤의 올해의 색상은 진한 분홍색인 비바 마젠타이며, 몇 가지 예시에서 이를 확인할 수 있습니다. 하지만 우리가 어디에서나 볼 수 있는 색상은 색상환(Color wheel)의 반대편에 있습니다. 바로 녹색입니다.

    녹색은 몇 년 전부터 인테리어 디자인에서 유행하고 있으며, 특히 헬스케어와 웰빙 관련 기업에서 항상 인기 있는 브랜드 컬러였습니다. 최근에는 다른 분야에서도 많이 사용되고 있습니다(위의 Squarespace 배경과 아래의 Ellevest 예시 참조).

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    주얼 톤이든 흙빛이든 녹색이 풍부하다는 점에 주목하세요. 랜딩 페이지를 새로 수정할 때 2023년에 맞게 업데이트된 룩을 위해 진한 녹색 톤을 추가하는 것을 고려해 보세요.

    6. 재미있는 CTA 버튼

    랜딩 페이지의 디자인이나 카피 트렌드를 테스트하는 것은 좋은 영감을 주지만, 결국 최고의 랜딩 페이지는 전환율이 높은 랜딩 페이지입니다.

    하지만 그렇다고 해서 CTA 버튼이 ‘제출’이라는 기능적인 버튼이어야 하거나 무조건 크고 주황색이어야 한다는 의미는 아닙니다. 실제로 Unbounce는 CTA 버튼을 구체화시키면 전환율을 최대 90%까지 향상시킬 수 있다는 사실을 발견했습니다. CTA를 변경하는 것은 랜딩 페이지의 전환율 최적화를 시작하기 간편한 방법입니다.

    창의적인 카피라이팅을 고수하거나 디자인을 테스트해 볼 수 있습니다. 반려동물 보험 회사인 Lemonade는 이를 잘 활용하고 있습니다. 이 랜딩 페이지 디자인은 최소한의 검은색, 흰색, 회색 디자인에 움직이는 고양이와 개가 선으로 그려져 있으며, 브랜드의 밝은 분홍색 액센트와 버튼이 특징입니다. 그리고 이러한 요소 중 일부는 작은 애완동물과 버튼을 포함하여 페이지에서 서로 상호 작용합니다.

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    7. 마이크로 애니메이션

    랜딩 페이지의 애니메이션은 방문자들의 주의를 집중시키고 페이지에 머무는 시간을 좀 더 기억에 남도록 만드는 데 유용합니다. (레모네이드 페이지의 애완동물은 정말 사랑스럽죠?) 이 뿐만 아니라 애니메이션은 방문자들이 페이지와 상호 작용하도록 유도하는 데에도 도움이 될 수 있습니다. 마이크로 애니메이션은 사용자가 페이지 아래로 더 이동하거나 작업을 수행하도록 안내하는 UX 디자인 도구입니다. 2023년에 시도해볼 만한 기능입니다.

    사용자가 링크 위로 마우스를 가져가면 링크의 색이 변하는 것처럼 간단하게 클릭을 유도할 수도 있고, 아래의 CTA 버튼처럼 복잡하게 만들 수도 있습니다.

    View the animation here.

    어느 쪽이든, 올해에는 이러한 UX 디자인이 전환을 몇 건 더 유도하지 않는다면 놀랄 것입니다.

    8. 손글씨와 같은 글꼴과 강조 폰트

    아직 이른 감이 있지만, 올해 디자인 트렌드에는 개성이 담긴 유쾌한 비주얼, 거의 드러나지 않는 절제된 브랜딩, 미니멀한 마케팅 등 몇 가지 테마가 이미 눈에 띄고 있습니다. 여기서 공통점은 새로운 것이 아닙니다. 브랜드를 의인화하여 잠재 고객과 마케팅 에셋 사이에 보다 개인적인 상호 작용을 유도하는 것입니다.

    이와 관련된 또 다른 랜딩 페이지 디자인 트렌드는 무엇일까요? 바로 손글씨와 같은 글꼴 요소입니다. 아래는 그래픽 디자인 구독 회사인 Flocksy의 훌륭한 예시입니다.

    9. 대담하고 간결한 카피

    미니멀한 마케팅 카피가 도처에 있지만, 대부분의 경우 랜딩 페이지에는 여전히 카피가 필요합니다. 따라서 2023년에는 단어를 신중하게 선택해야 할 것입니다. 카피를 짧고 대담하게 작성하세요.

    MasterClass는 이를 정말 잘 해낸 사례입니다. (겸손한 브랜드 이름을 고려하면 놀랄 일도 아닙니다.

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    헤드라인은 가치 제안입니다: 전문가로부터 빠르게 배울 수 있습니다.

    페이지의 나머지 부분에는 카피가 거의 없는데, 그 이유는 이것이 크고 대담하게 그려져 있기 때문입니다.

    10. 부담 없는 무료 체험판

    인정할 수 있습니다: 무료 평가판의 목적과 실제 제품 테스트를 유도하고 고객 전환을 유도하기 위한 스테이크의 중요성을 잘 알고 있는 마케터라도 사용해보고 싶은 도구에 신용카드 정보를 입력하는 것은 성가신 일입니다. 정말 그렇습니다!

    그렇기 때문에 이를 피할 수 있는 브랜드는 그렇게 하고 있습니다. 최근 무료 체험판 관련 신청 양식에 ‘위험 부담 없음’ 또는 ‘신용카드 필요 없음’이라는 고지 문구를 많이 볼 수 있으며, 이러한 방식은 계속 인기를 끌 것으로 예상됩니다. (물론 매력적이기 때문이겠죠!)

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    11. 사용법 섹션

    모든 랜딩 페이지의 목표는 방문자들을 전환시키는 것이지만, 콘텐츠는 다양할 수 있습니다. 무료 체험 프로모션일 수도 있습니다. 이벤트 또는 웨비나 등록. 데모 예약을 위한 제품 개요 등이 여기에 포함될 수 있습니다.

    이 모든 것에는 사용법 섹션이 도움이 될 수 있습니다.

    사람들은 큰 주제를 세분화하기 위해 시각 자료와 목록을 좋아합니다. 실제로 Semrush는 500단어마다 목록이 있는 페이지가 70% 더 많은 트래픽을 발생시킨다는 사실을 발견했습니다. 랜딩 페이지는 기사나 블로그 게시물은 아니지만 트래픽을 유도하고자 하는 페이지입니다. 이 정도의 트래픽 증가는 시도해 볼 가치가 있습니다.

    Lettuce Grow의 이 예를 살펴보세요.

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    세부적인 가이드를 찾지 않더라도 눈길을 사로잡는 사진이 제품을 잘 보여줍니다. 카피는 매우 훑어보기 쉽습니다. 또한 제품이 접근하기 쉽고 사용하기 쉬워 보입니다.

    매력적인 비주얼과 훑어보기 쉬운 카피로 제품이나 서비스를 선명한 단계로 나누면 랜딩 페이지 방문자가 단계별 가이드를 굳이 찾지 않더라도 제품이나 서비스가 제공하는 내용과 작동 방식을 전달하는 데 도움이 됩니다.

    2023년 랜딩 페이지 트렌드를 테스트해 보세요

    이렇게 주목할 만한 가치가 있는 랜딩 페이지 트렌드 11가지를 소개해드렸습니다. 구현이 간단하고 비용 효율적이며 전환율을 높이는 데 효과적입니다. 창의력을 발휘하여 많은 전환을 창출하는 2023년의 첫 출발을 기대합니다. 많은 내용을 다루었으니 랜딩 페이지 트렌드를 다시 한 번 요약해 보겠습니다:

    물론 트렌드는 중요하지만, 랜딩 페이지의 기본적인 핵심을 따르지 않고 트렌드에만 편승해서는 안 된다는 점을 잊지마시기 바랍니다.

     

  • 2023년 고객 경험(CX) 트렌드 9가지

    2023년 고객 경험(CX) 트렌드 9가지

    2023년 고객 경험(CX) 트렌드 8가지

    (참조 자료: Top Customer Experience Trends That Will Define 2023)

    2023년 고객 경험(CX) 트렌드 8가지
    2023년 고객 경험(CX) 트렌드 8가지

    탁월한 고객 경험(CX)은 기업의 생존을 위해 필수적입니다. 2023년 마케팅 전략을 정의할 가장 영향력 있는 고객 경험 트렌드 8가지를 아래와 같이 소개하도록 하겠습니다.

    1. 개인화 + 감성적인 어필

    개인화가 지나치게 많이 사용되는 유행어라고 생각하고 있다면, 그것이 맞습니다. 하지만 여기에는 그럴 만한 이유가 있습니다.

    고객의 91%는 자신의 취향에 대해 잘 알고 있고, 이 취향 프로필에 맞는 개인화된 제안을 제공하는 기업에서 구매하는 것을 선호한다고 합니다. 그럼에도 불구하고 마케터들은 여전히 개인화된 서비스를 제공하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

    비즈니스 리더의 43%는 그 이유로 정확한 고객 데이터를 실시간으로 확보하는 것이 어렵다는 것을 말하고 있습니다.

    “개인화된 경험은 특히 감성적으로 호소함으로써 크게 향상시킬 수 있습니다.”라고 Jolly SEO의 공동 설립자 Greg Heilers는 말합니다. “소셜 미디어를 감성 번역기로 활용하면 고객과 기업 사이의 벽을 허물 수 있습니다. 예를 들어, Jolly SEO에서는 Facebook과 LinkedIn에서 고객과 소통할 때 친근하고 비공식적인 대화 톤을 유지합니다. B2B 기업은 특히 소셜 미디어 마케팅과 LinkedIn 마케팅에 딱딱한 문체 대신 유머를 추가하는 것을 진지하게 고려해야 합니다.”

    정서적 가치를 더하는 것은 또 다른 이점이 있습니다. 예측 인텔리전스 회사인 Motista에 따르면, 정서적 유대감을 형성하면 고객 생애 가치가 306% 높아질 수 있다고 합니다.

    2. 옴니채널 경험

    옴니채널 고객 경험은 2023년 최고의 CX 트렌드 중 하나입니다. RWS에 따르면 전체 소비자의 90%는 다양한 디바이스와 채널에 걸쳐 브랜드와 일관된 인터렉션을 기대합니다.

    고객 여정에서 다양한 접점 사이에 큰 갭 또는 긴 대기 시간이 발생하면 마찰이 발생하고 고객 경험이 중단됩니다. 고객은 도중에 별다른 어려움을 겪지 않고도 디지털 채널과 오프라인 채널 사이를 원활하게 전환할 수 있어야 합니다.

    예를 들어, 미국 최대 소매업체 중 하나인 Macy’s는 소비자 쇼핑 경험을 개선하기 위한 새로운 옴니채널 이니셔티브를 발표했습니다. 여기에는 스마트 피팅룸, 모바일 지갑, 이미지 검색이 가능한 앱, 온라인 주문 픽업, 당일 배송 등의 혁신적 서비스가 포함됩니다. 이러한 디지털 기능은 오프라인과 디지털 여정을 연결하여 옴니채널 경험의 힘을 강화시켜 줍니다.

    3. 향상된 데이터 프라이버시

    2023년도 역시 데이터 개인정보 보호는 브랜드와 소비자 모두에게 가장 중요한 이슈가 될 것입니다. 소비자들이 자신의 데이터 공유 방식을 점점 더 관심을 갖고 중요하게 여김에 따라 브랜드도 데이터 개인정보 보호 규정을 준수함과 동시에 소비자를 위한 개인화를 달성시키기 위해 전략을 적절히 조정해야 합니다.

    이러한 우려는 아무리 지나쳐도 과하지 않습니다. 지난 20년 동안 데이터 유출과 사이버 범죄는 거의 17배나 증가했습니다. 마이클 앤 어소시에이츠의 설립자인 벤 마이클은 “기업 스스로 소비자 데이터 개인정보 보호법을 위반하는 경우가 매우 많습니다”고 지적했습니다.

    “특히 데이터를 과도하게 수집하거나 제3자와 공유하는 것에 대한 우려가 큽니다.”라고 Michael은 말합니다. “법적 문제를 피하려면 2018년에 제정된 통합 데이터 개인정보 보호법인 일반 데이터 보호 규정(GDPR)을 준수해야 합니다.”

    또한 브랜드는 강력한 데이터 개인정보 보호 정책을 수립하고, 추가적인 데이터 보호 솔루션을 고려하며, 보안을 강화하여 고객의 개인 정보를 보호해야 합니다.

    4. 엣지 AI, IoT 및 실시간 데이터

    엣지 컴퓨팅과 인공지능(AI)의 원활한 결합은 고객 경험을 강화할 또 다른 2023년 트렌드입니다. AI 엣지 컴퓨팅 시장은 2020년 약 900만 달러에서 2030년에는 21.2%의 연평균 성장률로 5,900만 달러까지 성장할 것으로 예상됩니다.

    엣지 AI는 사람과 가장 가까운 물리적 세계에서 연결된 엣지 디바이스에서 작업을 실행하여 더 빠른 솔루션을 제공하기 위해 엣지 컴퓨팅 환경에 AI와 ML(머신러닝)을 구축하는 것을 말합니다. 5G 도입, 센서, 최신 카메라 및 기타 연결된 모바일 디바이스를 통해 실현됩니다.

    엣지 AI는 이미 물리적 환경과 디지털 고객 경험을 연결하는 데 도움이 되는 사물 인터넷(IoT)과 실시간 분석 툴을 탄생시켰습니다. 또한 AI 기반 툴은 실시간 고객 여정 분석, 스마트 시장 세분화, 예측 모델링, 데이터 통합을 통해 고객 이탈을 최소화할 수 있도록 지원합니다.

    5. 온라인에서 더 많은 셀프 서비스 옵션

    HigherLogic에 따르면 고객의 79%는 조직이 셀프 서비스 제안을 제공하길 기대하며, 그렇게 할 경우 더 긍정적으로 바라본다고 합니다. 다음은 가장 일반적인 온라인 셀프 서비스 도구 리스트입니다:

    • FAQ
    • 지식창고(Knowledge bases)
    • 사용자 블로그 및 포럼
    • 고객 포털
    • 웨비나
    • 헬프 데스크
    • 대화형 음성 응답 시스템(IVR)
    • AI 기반 챗봇

    The Annuity Expert의 CEO인 숀 플러머가 자신의 회사가 셀프 서비스 솔루션의 범위를 어떻게 지속적으로 확장하였는지 그 방법을 공유하였습니다:

    “웹사이트를 처음 시작할 당시에는 FAQ 페이지 외에 다른 셀프 서비스 옵션이 없었습니다. 가장 최근에는 고객의 피드백을 받아 여러 유형의 셀프 서비스 계산기를 추가했습니다. 또한 사용법 가이드가 포함된 기술 자료, 연금에 대한 동영상 자습서, 온라인 커뮤니티 포럼 등 더 많은 셀프 서비스를 웹사이트에 추가할 계획입니다.”

    6. 고객 로열티 프로그램

    Nielsen에 따르면 전체 쇼핑객의 84%는 로열티 프로그램을 제공하는 리테일 기업을 방문할 가능성이 더 높다고 합니다. 고객 로열티 프로그램은 이미 90%의 기업들이 도입했으며, 2023년에도 주요 고객 경험 트렌드 중 하나로 자리 잡을 것입니다.

    또한 로열티 프로그램은 고객 로열티 분석을 제공하여 마케터가 타깃 고객에게 무엇이 더 효과적인지 파악하고 기존 고객 유지율을 높일 수 있도록 지원합니다.

    7. 공짜 마케팅(Freebie Marketing)

    IDR 마케팅 파트너의 연구에 따르면, 소비자 10명 중 9명은 사은품을 받은 후 해당 브랜드에서 더 자주 구매할 가능성이 높다고 합니다

    공짜는 잠재 고객들을 끌어모으는 강력한 자석이 될 수 있습니다. 리드 제네레이션 전략에 공짜 마케팅을 통합하는 것에 대해 Crediful의 CMO인 콜린 팔프리는 다음과 같이 말합니다:

    “리드 마그넷(공짜) 전략은 신뢰할 수 있는 자료와 실질적인 리소스를 제공함으로써 이메일을 캡처하고, 더 많은 리드를 생성하고, 잠재 고객과 더 강력하고 의미 있는 관계를 구축하고, 충성도를 높일 수 있는 매우 효과적인 도구입니다.”

    예를 들어, SocialMediaExaminer는 웹사이트에서 39페이지 분량의 무료 보고서를 리드 마그넷으로 사용하고 있습니다. 리드 마그넷의 대표적인 예시는 다음과 같습니다:

    • 사례 연구
    • 웨비나
    • 무료 도구
    • 강좌
    • 워크시트 또는 통합 문서
    • 경품

    8. 고객 리뷰

    구매 고객들은 그 어느 때보다 온라인 리뷰를 신뢰하고 있습니다. 2020년에는 소비자의 60%가 로컬 업체를 검색할 때 정기적으로 리뷰를 읽는다고 답했습니다. 2021년에는 이 수치가 77%까지 증가했습니다.

    리뷰를 읽는 사람들의 수가 계속 증가하고 있기 때문에 고객에게 제공한 서비스에 대한 피드백을 요청하고 기업에 대한 몇 마디를 작성하도록 권장해야 합니다. 또한 고객들에게 피드백을 남겨주면 매우 감사하겠다는 간단한 알림을 보낼 뿐만 아니라 고객의 리뷰를 홈페이지에 바로 배치하여 웹사이트 방문자가 즉시 볼 수 있도록 하는 것도 매우 유용합니다.

    9. 지속 가능성

    소비자는 지속가능성을 위해 명시적으로 노력하는 기업을 찾습니다. 지속 가능성 기관인 Futerra에 따르면 88%에 달하는 소비자가 일상 생활에서 환경 친화적이고 윤리적인 소비를 할 수 있도록 브랜드가 의식 있는 소비를 도와주기를 원한다고 합니다.

    이러한 고객 니즈에 부응하기 위해 비즈니스 출장 관리 회사인 DIB Travel은 스퀴크와 제휴하여 환경을 생각하는 여행객을 위한 단계별 계획을 개발했습니다. 여행에서 발생하는 CO2 배출량을 계산하고 기후 중립을 달성할 수 있는 구체적인 방법을 제시합니다.

    마찬가지로 지속 가능한 패키징과 제품에 초점을 맞춘다면 고객의 마음을 사로잡는 데 도움이 됩니다.

    2023년 CX 트렌드를 놓치지 마세요

    2023년을 좌우할 고객 경험 트렌드를 파악하는 것은 단기적으로나 장기적으로 고객의 기대에 부응하는 데 필수적입니다. 마케터는 고객의 니즈에 귀를 기울임으로써 데이터를 활용하여 비즈니스를 혁신할 수 있는 효과적인 전략을 개발하고, 적합한 고객에게 최고의 CX를 제공할 수 있습니다.

     

     

  • 마케팅 믹스 모델링이란? 그리고 3가지 장점과 한계점

    마케팅 믹스 모델링이란? 그리고 3가지 장점과 한계점

    마케팅 믹스 모델링이란? 그리고 3가지 장점과 한계점

    (참조 자료: What is Marketing Mix Modelling? 3 Benefits & Limitations)

    전통적인 마케팅 관행과 그로 인한 성공 또는 실패를 예술의 한 형태로 간주하던 시절이 있었습니다. 결과를 추적할 수 없는 신비로운 마케팅 활동은 투명성이 부족했고, 큰 마케팅 성공은 단순히 일부 스타 마케팅 전문가의 창의적인 재능에서 비롯된 것으로만 널리 여겨졌습니다.

    1980년대에 들어 빅데이터의 출현과 함께, 데이터 수집과 분석에 대한 막대한 투자가 시작되며 마케팅 활동이 전부는 아니더라도 최소한 일정 어느 부분은 과학적으로 진행되어야 한다는 인식이 확산되면서 상황이 바뀌었습니다. 그러나 많은 마케터에게 본격적으로 과학적 접근 방식으로의 전환은 무척 부담스러운 일이었습니다. 새로운 기술, 복잡한 알고리즘, 통계적인 애플리케이션을 따라잡기 위해 허둥대는 경우가 많습니다.

    특히 판매 수익의 8~10%를 마케팅 캠페인에 투자하고 있는 리테일 업계를 포함해서 많은 업계의 CMO와 마케터는 한정된 마케팅 예산을 어디에 어떻게 투자해야 하는지 많은 고민을 하게 됩니다. 물론 가장 큰 관심사는 이 예산을 다양한 마케팅 활동에 어떻게 효과적으로 배분할 수 있는가입니다. 마케팅 믹스 모델링(MMM)과 같은 체계적이고 전략적인 계획은 마케팅 변수의 최적의 조합을 찾고 공들여 연구한 마케팅 전략이 제공하는 투자 수익률(ROI)을 입증함으로써 이 문제를 극복하는 데 도움이 될 수 있습니다.

    마케팅 믹스 모델링(MMM)이란?

    우리는 모두 마케팅 믹스의 4P에 대해 잘 알고 있습니다: 제품(Product), 가격(Price), 장소(Place), 프로모션(Promotion)입니다. 마케팅 믹스는 비즈니스가 성공하기 위해 필요한 요소를 고려하는 마케팅 이론의 기본 요소입니다.

    마케팅 믹스 모델링은 각 요소별로 얼마나 많은 성공을 거두었는지 파악하고, 마케팅 믹스의 수정과 최적화를 통해 향후 어떤 성공을 거둘 수 있을지 예측한다는 점에서 4P와 밀접한 관련이 있습니다.

    마케팅 믹스 모델링은 집계 데이터를 세분화하고 마케팅 전략과 프로모션 활동의 기여도와 기타 다른 통제할 수 없는 성공 요인들을 구분하여 마케팅 캠페인의 효과를 평가하는 통계적인 방법입니다.

    마케팅 믹스 모델 분석의 결과, 즉 ‘산출물(Output)’은 향후 마케팅 활동의 구성을 어느 정도 확실하게 알려줍니다(예: 인풋 ‘A’를 변경하면 아웃풋 ‘B’에 영향을 미칩니다).

    마케팅 믹스 모델링의 장점

    • 마케터가 캠페인의 ROI를 입증할 수 있도록 지원
    • 효과적인 예산 배분을 위한 인사이트 제공
    • 판매 트렌드 예측 지원

    마케팅 믹스 모델링의 한계점

    • 실시간 최신 데이터 분석의 편의성 부족
    • 마케팅 믹스 모델링보다 최신 어트리뷰션 방식이 1대1 개별 데이터를 고려하기 때문에 더 효과적이라는 의견이 있음
    • 마케팅 믹스 모델링은 고객 경험(CX)을 분석하지 않음

    마케팅 믹스 모델링 시작 방법

    지금 당장은 방정식과 계수, 그리고 고등학교 수학 시간에 울고 싶게 만들었던 모든 것들에 갇혀 있을 수 있습니다. 하지만 마케팅 임원이나 관리자라면 실제로 숫자를 직접 계산하는 것보다 마케팅 믹스 모델링 구현의 이점과 그 가치에 더욱 초점을 둘 수 박에 없을 것입니다.

    따라서 부서 내에서 마케팅 믹스 모델링 프로젝트를 시작하려고 할 때 알아야 할 사항은 다음과 같으므로 혼란스러운 부분은 모두 관련 전문가와 함께 시작하면 됩니다.

    Google은 비즈니스 내에서 또는 공급업체와 함께 마케팅 믹스 모델링을 수행하기 전에 기업이 앞으로 일어날 일에 대비해야 한다고 제안합니다. 다음 4가지 단계를 따르면 기업이 MMM 프로젝트에서 가치를 얻을 수 있습니다:

    1. 목표 설정하기

    애시당초 MMM을 시작하는 이유는 마케팅 캠페인을 향상시키고 예산 배분을 최적화할 수 있는 체계적인 지식을 얻기 위해서라는 점을 기억하세요. 하지만 이 외에도 기업의 목표는 명확하고 달성가능한 것이어야 합니다.

    마케팅 믹스 모델링을 통해 답을 얻고자 하는 주요 질문에 대한 개요를 작성하세요. 검토할 영역과 스스로에게 물어볼 질문의 몇 가지 예시는 다음과 같습니다:

    • 예산
      평균 투자 수익률(MROI)이 가장 높은 마케팅 전략은 무엇일까요?
    • 미디어
      TV 광고 예산을 15% 늘리면 매출 증가율이 증가할까요?
    • 가격 책정
      가격 변경이 매출과 수익에 미치는 영향은 무엇인가요?
    • 경쟁사
      어떤 경쟁사의 광고 캠페인이 매출에 가장 큰 영향을 미치고 있나요?

    준비 단계에서 기업에 묻는 질문은 이후 MMM 분석의 규모와 범위를 안내하고 계획을 수행하는 데 필요한 데이터를 파악하는 데 도움이 됩니다.

    2. 기업과 주요 이해관계자가 데이터를 이해할 수 있도록 조율하기

    마케팅 믹스 모델링을 위해서는 기업 내 여러 영역에서 대량의 데이터를 수집해야 합니다. 이를 위해서는 각 데이터 세트의 게이트키퍼를 참여시키고, 책임을 정하고, 데이터 처리를 위한 타임라인을 만들어야 합니다.

    이 중 몇 명이라도 참여해야 진행 가능성이 높습니다:

    • CMO(최고 마케팅 책임자)
    • TV 및 미디어 대행사 파트너
    • 마케팅 대행사 파트너
    • CRM 매니저
    • 마케팅 임원

    3. 관련 데이터 식별하기

    기업에는 기존에 쓰이던 데이터 저장소가 있을 것이며, 여기에는 연구 목적으로 쉽게 액세스하고 분석할 수 있도록 기업 및 고객 데이터가 보관되어 있습니다. 일관성 있고 클리어하며 논리적으로 저장된 데이터는 분석을 위해 용도를 변경할 때 시간과 노력을 절약할 수 있으므로 데이터의 품질은 MMM의 필수 요소입니다. 이 단계에서는 기업의 데이터 저장소 및 도구 관리를 담당하는 동료의 도움을 받아야 합니다.

    4. 제한 사항을 포함한 데이터 액세스 권한에 대한 이해

    보유하고 있는 데이터와 분석에 포함시키고자 하는 데이터의 상세 목록을 작성하고, 서드파티 데이터에 액세스하는 데 필요한 결제 또는 구독을 포함하여 가능한 한 많은 정보를 수집하세요. 또한 오프라인 데이터 액세스와 관련된 시간 지연도 고려해야 합니다.

    마케팅 모델 모델링 실행법

    닐슨은 마케팅 믹스 모델링 프로세스를 4단계로 구분합니다:

    스테이지 1: 수집

    마케팅 믹스 모델링의 수집 단계에서는 경제학 기법을 사용하여 제품 판매를 아래와 같은 두 가지 유형의 세일즈 드라이버(Sales driver)으로 구분하여 마케팅 전략에 의해 생성된 제품 수요를 추정합니다:

    1. 점진적인 드라이버(Incremental drivers)

    마케팅 팀에서 컨트롤할 수 있는 요소입니다. 점진적인 드라이버는 단기적으로 실행되며, 데이터는 주별 매출에 따라 달라집니다:

    • ATL(Above-the-line) 미디어 활동- TV, 인쇄 광고, 디지털 광고, 프로모션 및 할인 등
    • BTL(Below-the-line) 미디어 활동 – 임시 판매 가격, 판매 프로모션, 할인, 소셜 미디어, 다이렉트 메일 마케팅 캠페인, 매장 내 마케팅, 이벤트 및 컨퍼런스 등

    2. 베이스 드라이버(Base drivers)

    비즈니스의 기본 성과는 추가적인 마케팅 활동이 없는 상태에서 달성한 매출입니다. 기본 성과는 고객 충성도 등 수년에 걸쳐 쌓아온 브랜드 자산과 평판의 결과인 경우가 많습니다.

    다음 요소는 베이스 드라이버입니다.

    • 가격(Price): 제품 가격은 제품이 타겟팅하는 소비자 세그먼트와 선택한 대상에게 제품을 마케팅하기 위해 실행되는 프로모션을 모두 결정하기 때문에 마케팅 믹스에서 중요한 기본적인 드라이버입니다.
    • 유통(Place): 매장 위치 수, 매장 내 재고, 재고의 유통 기한은 모두 마케팅 믹스의 베이스 드라이버로 간주됩니다. 매장 위치와 매장 내 재고는 정적이며 마케팅 개입 없이도 고객이 찾을 수 있습니다.
    • 계절성(Seasonality): 특정 변동은 한 사업연도 내에서 주기적으로 발생하므로 어느 정도 예측 가능한 수준으로 판매를 촉진하는 데 신뢰할 수 있습니다. 겨울 휴가 기간과 같은 계절적 판매는 비즈니스에 큰 영향을 미칩니다. 예를 들어, 2018년 이커머스 업계는 연말연시 소비로 인해 16.7% 성장하여 최대 1,239억 9,000만 달러에 달했습니다.
    • 거시경제 변수(Macroeconomic variables): 거시경제학은 전반적인 경제와 시장의 움직임을 연구하는 학문입니다. 거시경제는 인플레이션, 국내총생산(GDP), 실업률 등과 같은 이슈의 영향을 고려합니다. 예를 들어 실업률이 증가하면 소비자의 구매력이 낮아져 매출이 감소하는 것과 같이 거시경제적 요인은 MMM의 기본 매출에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

    스테이지 2: 모델

    마케팅 믹스 모델링 프로젝트에서 시계열 분석(회귀 모델)을 ‘논리적 선택’이라고 부르는 P.M Cain… 지금 당장 머리가 긁적거려도 걱정하지 마세요. MathWorks의 간단한 정의가 있습니다:

    “시계열 회귀는 응답 이력(자동 회귀 역학이라고 함)과 관련 예측 변수로부터의 역학 전이를 기반으로 미래의 응답을 예측하는 통계적 방법입니다. 시계열 회귀는 실험 또는 관찰 데이터로부터 동적 시스템의 동작을 이해하고 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 시계열 회귀는 일반적으로 경제, 금융 및 생물학적 시스템의 모델링과 예측에 사용됩니다.”

    미래를 예측하는 것은 꽤 멋지게 들리지 않나요?

    시계열 회귀 분석에는 다양한 시간 간격과 해당 기간 내의 비즈니스 결과를 생성하는 작업이 포함됩니다. 이 모델은 1979년으로 거슬러 올라가며 광고와 소비자 행동 사이의 비선형 관계를 설명하는 Adstock의 개념을 기반으로 합니다.

    Adstock 이론에 따르면 광고는 즉각적이지 않고 수익이 감소하므로 더 많은 비용을 할당하더라도 시간이 지남에 따라 광고의 영향력이 감소합니다. 따라서 시간 회귀 분석은 마케터가 광고 효과의 잠재적 타임라인과 이러한 요소를 보완하기 위해 마케팅 믹스를 최적화하는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다.

    이 모델은 여러 모델 중 하나일 뿐이며, 조직의 목표, 데이터의 품질, 협력하기로 선택한 공급업체에 따라 다른 모델을 구현할 수 있습니다.

    스테이지 3: 분석

    분석 단계에서는 선택한 모델의 아웃풋(outputs)을 검토하며, 이러한 아웃풋은 모델링된 각 전략에 대해 데이터를 볼륨으로 세분화하는 매출 분해의 형태로 제공됩니다.

    매출 분해(Decomposition of sales) 분석에는 3가지 중요한 지표가 있습니다:

    • 효과성
    • 효율성
    • MROI(Median Return of Investment)

    마케팅 활동 전체와 각 전략에 대해 개별적으로 이러한 지표에 대한 정보를 얻을 수 있습니다.

    스테이지 4: 최적화

    MMM의 마지막 단계는 기본적으로 결과를 입력으로 전환하는 풀 서클 스타일로, 분석 결과를 사용하여 향후 캠페인을 위한 마케팅 믹스를 최적화하는 것입니다.

    최적화의 일부에는 “What if 시뮬레이션“이 포함됩니다. 마케팅 모델의 출력은 마케팅 활동과 세일즈 결과 사이의 관계를 보여주는 방정식입니다. 이러한 방정식을 사용하면 마케팅 믹스를 변경하면 어떤 일이 일어날지 예측할 수 있습니다.

    예를 들어, 코카콜라 캔의 가격을 5% 인하하면 어떻게 될까요? 이 질문은 프로모션 할인과 같은 점진적인 요소의 변경이 판매에 어떤 영향을 미치는지 고려하며, 모델 아웃풋은 정확한 답을 반환하여 프로모션 전략을 알리는 데 사용할 수 있습니다.

    마케팅 믹스 모델링 공급업체 선택

    이제 마케팅 믹스 모델링이 무엇이며 이를 통해 무엇을 달성할 수 있는지 명확하게 이해했으니, 이제 모델링을 처리하는 데 사용할 공급업체를 고려하기 시작해야 합니다. 조직 내에 통계 분석 전문가가 사내에 있다면 모를까, 그렇지 않다면 바로 시작하세요!

    적합한 공급업체를 찾기 위해 조사하고 고려하는 단계에서 다음과 같은 몇 가지 중요한 질문을 해야 합니다:

    • 질문 1: 마케팅 믹스 모델에는 어떤 판매 동인이 포함되나요?
    • 질문 2: 데이터는 어떻게 수집되나요?
    • 질문 3: 데이터 입력의 세부 수준은 어느 정도인가요?
    • 질문 4: 데이터 입력의 정확성을 어떻게 보장하나요?
    • 질문 5: 인사이트는 얼마나 세분화되어 있나요?

    공급업체에 대한 철저한 조사가 없으면 창의성이 결여되고 예기치 않은 지연으로 인해 시간이 초과되는 분석이 나올 수 있습니다. 또는 최악의 경우, 부정확한 데이터로 인해 매출과 ROI를 높이는 데 필요한 실행 가능한 인사이트를 얻지 못할 수도 있습니다.

    결론

    MMM을 올바르게 수행하면 사실에 기반한 최적화를 통해 마케팅 믹스를 간소화할 수 있습니다. 통계 데이터를 사용하면 마케팅 활동에서 추측을 배제하고 예산을 정확하게 할당하고 계절별 및 채널별 요인을 정확하게 파악하여 ROI를 높일 수 있습니다.

    마케팅에서 정확한 데이터는 콘텐츠에 창의력을 발휘할 수 있는 여지가 더 많아지고, 고객에게 기억에 남는 고객 경험(CX)을 제공할 수 있는 시간이 더 많아진다는 것을 의미합니다. 마케팅 믹스 모델링에 투자하면 시장 내에서 결정적인 움직임을 보이고 궁극적으로 경쟁사보다 더 멀리 나아갈 수 있는 자신감을 얻을 수 있습니다.

     

  • 마이크로 전환과 매크로 전환의 차이점

    마이크로 전환과 매크로 전환의 차이점

    마이크로 전환과 매크로 전환의 차이점

    (참조 자료: Micro and Macro Conversion Examples: Understanding What’s the Difference and Why They Are Important)

    구매자 여정을 더 잘 이해하고 고객 유지(Retention)을 향상시키기 위해 마이크로 및 매크로 전환 사례를 찾고 계신가요?

    전환은 매크로 전환(Macro Conversion)과 마이크로 전환(Micro Conversion)이라는 두 가지 주요 유형으로 분류할 수 있는데요, 본 글에서는 이 두 가지 유형이 중요한 이유, 차이점, 그리고 추적 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.

    요약

    • 마이크로 전환은 사용자가 메인 목표에 도달하기 전에 취하는 작은 단계입니다.
    • 마이크로 전환을 측정하면 마찰 지점을 식별하여 이를 해결하고 고객의 세일즈 퍼널을 추적하는 데 도움이 됩니다.
    • 매크로 전환은 비즈니스의 메인 목표를 달성하기 위해 사용자가 수행한 작업을 정의합니다.
    • 매크로 전환을 추적하여 제품에 대해 더 잘 이해하고, 장기적으로 마케팅 전략의 성공 여부를 추적하며, 메인 전환 목표를 달성한 시점을 파악할 수 있습니다.
    • 매크로 전환과 마이크로 전환의 차이점은 매크로 전환은 기본 목표를 정의하고, 마이크로 전환은 사용자가 기본 목표를 달성하기 위해 취하는 작은 단계라는 점입니다.
    • 마이크로 전환의 예시로는 관심 있는 사용자가 가격 페이지를 방문하거나, 데모를 요청하거나, 무료 평가판을 다운받거나, 온보딩 체크리스트의 작업을 완료하는 등이 있습니다.
    • 매크로 전환의 예로는 사용자가 전체 체크리스트를 완료하여 활성화 단계에 도달하거나, 무료 평가판에서 유료 플랜으로 전환하거나, 계정을 업그레이드하여 프로 기능에 액세스하거나, 제품을 완전히 채택하거나, 제품을 검토하고 여러 번 입소문을 내는 것 등을 들 수 있습니다.

    마이크로 전환이란?

    마이크로 전환 또는 마이크로 목표는 사용자가 거시적 전환에 도달하기 위해 취하는 조치입니다. 이는 기본 목표를 달성하기 위한 작은 단계입니다.

    마이크로 전환 카테고리

    마이크로 전환은 프로세스 마일스톤(process milestones)과 2차 행동(secondary actions)의 두 가지 범주로 나뉩니다.

    프로세스 마일스톤은 방문자가 메크로 전환을 완료하는 데 더 가까워지도록 하는 마이크로 전환입니다. 구매로 직접적으로 연결되는 모든 활동을 일컫습니다. 여기에는 다음이 포함될 수 있습니다:

    • 웹사이트의 여러 페이지 탐색
    • 웹사이트의 검색 기능 사용
    • 가격 페이지 방문
    • 제품 테스트를 위해 가입하기

    2차 행동은 그 순간 바로 구매로 이어지지는 않지만 방문자가 나중에 다시 돌아와 제품을 구매할 가능성을 높일 수 있습니다. 다음은 그 몇 가지 예시입니다:

    • 뉴스레터 구독
    • e북 다운로드

    마이크로 전환을 추적해야 하는 이유는?

    마이크로 전환을 추적하고 모니터링해야 하는 가장 중요한 이유는 마이크로 전환이 바로 비즈니스에 도움이 되기 때문입니다:

    • 사용자 행동에 대한 인사이트를 확보하세요: 모든 고객이 동일한 이유로 제품을 사용하는 것은 아닙니다. 마이크로 전환은 사용자 행동과 활동을 이해하는 데 도움이 됩니다. 이러한 인사이트를 통해 다양한 사용자 그룹 간의 트렌드를 파악할 수 있습니다.
    • 마찰 지점을 발견하세요: 마이크로 전환을 통해 고객의 불만 지점을 파악하고 이를 해결할 수 있습니다. 예를 들어, 신규 사용자가 온보딩 중에 멈추는 현상이 발생한다면 이는 그다지 좋지 않다는 위험 신호입니다. 이에 대한 조치를 취하고 온보딩을 개선하여 사용자에게 더 나은 안내를 제공할 수 있습니다.
    • 퍼널을 추적하고 가장 성과가 좋은 채널을 파악하는 데 도움이 됩니다: 마이크로 전환을 추적하는 것은 전환 퍼널(세일즈 퍼널이라고도 함)을 발견할 수 있는 훌륭한 방법입니다. 마이크로 전환의 주요 소스를 살펴봄으로써 고객의 여정을 파악할 수 있습니다. 대부분의 사용자가 특정 경로를 사용하는 경우 신규 사용자를 동일한 경로로 안내하여 매크로 전환율을 개선할 수 있습니다.

    메크로 전환이란?

    매크로 전환 또는 매크로 목표는 비즈니스의 주요 목표입니다. 매크로 전환은 일반적으로 무료 평가판 사용자를 유료 사용자로 전환하거나 부분 유료화에서 완전 유료 고객으로 전환하는 것을 포함합니다.

    비즈니스 모델과 목표에 따라 매크로 전환은 세 가지 유형으로 나눌 수 있습니다:

    • 매출 기반 전환: 금전적 목표가 주요 목표인 경우, 매출 기반 전환을 추적해야 합니다. 예를 들어, 무료 평가판 사용자가 제품을 구매하는 경우가 이에 해당합니다.
    • 리드/회원 확보 전환: 이 유형의 전환 목표에는 리드 또는 사용자 확장이 포함됩니다. 예를 들어, 사용자가 신청서를 작성하고 서비스에 가입하는 경우입니다.
    • 문의 전환: 이 유형의 전환은 서비스 문의에 중점을 둡니다. 예를 들어 특정 기간 동안 유료 고객이 생성한 티켓 수입니다.

    매크로 전환을 추적해야 하는 이유는?

    제품의 경우 매크로 전환을 추적하는 것이 중요합니다. 그 이유는 다음과 같습니다:

    • 더 큰 그림을 볼 수 있도록 도와줍니다: 거시적 목표를 정의하면 비전을 설정하고 제품을 더 넓게 바라볼 수 있습니다. 예를 들어, 향후 1년간의 제품 목표를 결정할 때 팀이 따라야 할 명확한 그림을 제공하여 비즈니스를 올바른 방향으로 이끌 수 있습니다.
    • 성공을 추적합니다: 경쟁사 또는 과거 실적과 비교하여 제품 전략이 얼마나 잘 수행되고 있나요? 매크로 전환율을 추적하면 정량적인 측면에서 성공을 측정하고 제품에 대한 성과 벤치마크를 설정할 수도 있습니다.
    • 주요 마일스톤을 달성했는지 여부를 파악합니다: 매크로 전환을 추적하면 주요 마일스톤을 주시하고 달성 방법과 시기를 추적하는 데 도움이 됩니다.

    마이크로 전환과 매크로 전환

    그렇다면 마이크로 전환과 매크로 전환의 차이점은 무엇일까요? 위에서 언급했듯이 매크로 전환은 주요 목표이며, 마이크로 전환은 목표에 도달하기 위한 단계입니다.

    예를 들어 보겠습니다. 일반적인 제품을 사용하려면 해당 웹사이트를 방문하여 가격을 조회하고 계정을 생성한 후 결제 정보를 제공해야 합니다. 이 모든 과정이 마이크로 전환입니다.

    마지막으로 제품을 구매하고 사용을 시작합니다. 이것이 매크로 전환입니다.

    마이크로 전환 예시

    다음은 마이크로 전환의 특성을 더 잘 이해할 수 있는 몇 가지 예시입니다.

    자세히 살펴볼까요?

    가격 페이지 방문

    가격 페이지를 보는 것은 마이크로 전환으로 간주됩니다. 이는 잠재 고객이 제품 구매를 고려하고 있지만 아직 구매하지 않았음을 보여줍니다.

    하지만 제품에 관심이 있으므로 제품 가격이 얼마인지, 예산 요건에 맞는지 확인합니다.

    데모 요청하기

    마이크로 전환의 또 다른 예시는 사용자가 ‘데모 요청하기’ 양식을 작성하고 데모 일정을 예약하는 경우입니다.

    이는 사용자가 제품을 진지하게 고려하고 있으며 제품이 자신의 니즈를 충족하는지 여부를 결정하기 위해 더 깊이 이해하고 싶어한다는 것을 나타냅니다.

    무료 평가판 신청하기

    사용자가 데모를 통해 좋은 경험을 하고 제품에 잠재력이 있다는 것을 알게 되면 무료 평가판에 등록하여 제품을 철저히 테스트합니다. 여기에는 가입 양식을 작성하고 사용자로 성공적으로 등록하는 것이 포함됩니다.

    무료 평가판의 결과가 만족스러우면 유료 구독으로 이어질 수 있습니다.

    온보딩 체크리스트에서 작업 완료하기

    사용자를 활성화 시점으로 유도하는 데 있어 온보딩 체크리스트는 판도를 바꿀 수 있습니다. 온보딩 체크리스트가 구현되면 사용자가 온보딩을 중도 포기할 가능성이 줄어듭니다.

    사용자가 제품의 모든 잠재력을 이해하기 위해 어떤 단계가 필요한지 정확히 알고 있으면 온보딩 프로세스를 완료할 가능성이 높아집니다. 이는 결국 더 높은 매출과 고객 유지율로 이어집니다.

    체크리스트의 각각의 작은 작업을 완료하는 것은 마이크로 전환입니다.

    메크로 전환 예시

    이제 매크로 전환을 살펴볼 차례입니다. 다음은 몇 가지 예시입니다.

    활성화 단계에 도달하기

    사용자가 온보딩 체크리스트의 모든 작은 작업을 완료하면 활성화 단계에 도달한 것으로 표시됩니다. 그리고 이는 매크로 전환으로 간주됩니다.

    모달을 사용하여 해당 이정표를 축하하고 고객이 제품을 계속 탐색하고 가치를 얻도록 동기를 부여할 수 있습니다.

    무료 평가판에서 유료 고객으로 전환하기

    비즈니스의 메인 목표, 즉 매크로 전환은 무료 평가판 사용자를 유료 고객으로 전환시키는 것입니다.

    무료 평가판 사용자가 제품이 자신의 니즈를 충족시켰다고 생각하면 유료 플랜으로 업그레이드할 가능성이 높습니다. 이렇게 하면 매월 반복적으로 벌어들이는 수익이 늘어날 수 있습니다.

    아래 Asana의 예시는 무료 평가판이 종료되었음을 사용자에게 알리고 도구를 계속 사용하려면 유료 계정으로 전환해야 함을 알리고 있습니다.

    프로 기능에 액세스하기 위해 계정 업그레이드하기

    이 매크로 전환은 고객 확장 또는 어카운트 확장이라고도 합니다. 이는 신규 사용자를 확보하지 않고도 수익을 늘리는 것을 말합니다.

    목표는 계정을 업그레이드할 때 고객에게 더 많은 기능과 더 높은 수준의 가치를 제공하는 것입니다. 다음은 Asana가 어카운트 확장에 대해 사용자에게 알리는 방법입니다.

    여러 번에 걸쳐 제품 추천

    이들은 제품에서 많은 가치를 얻고 제품의 핵심 기능을 많이 사용하는 파워 유저이자 지지자입니다. 이들은 리뷰 플랫폼에서 제품을 추천하거나 긍정적인 입소문을 퍼뜨립니다.

    이는 엄밀히 말하면 전환은 아니지만, 모든 비즈니스에서 중요한 이정표이기 때문에 메크로 전환이라고 생각할 수 있습니다.

     

    *마케팅 자료 및 기타 상담 문의: parkmg85@hanmail.net 

  • 리드 – 기회 전환율을 향상시키는 10가지 요소

    리드 – 기회 전환율을 향상시키는 10가지 요소

    리드 – 기회 전환율을 향상시키는 10가지 요소

    (참조 자료: 10 Factors that Impact Your Lead-to-Opportunity Conversion Rate)

    리드 - 기회 전환율을 향상시키는 10가지 요소
    리드 – 기회 전환율을 향상시키는 10가지 요소

    어떤 영업팀이 다른 팀보다 더 성공적으로 비즈니스를 했다면 과연 그 이유는 무엇일까요? 이러한 팀은 리드(Lead)에서 기회(Opportunity)로의 전환율을 높이기 위해 무엇이 필요한지 잘 알고 있기 때문일 수 있습니다. 리드-기회 전환율은 리드가 얼마나 효과적으로 기회로 전환되고 있는지, 그리고 궁극적으로 실제 거래로 이어지는지를 측정하기 때문에 모든 영업 팀이나 프로세스에서 중요한 지표입니다. 이 필수 지표를 적절히 최적화하면 모든 영업팀이 놀라운 성과를 달성할 수 있습니다!

    본 블로그에서는 리드에서 기회로의 전환율, 전환율에 영향을 미치는 요인, 그리고 더욱 높은 결과를 위해 다양한 잠재 고객 접점을 어떻게 최적화시키는지 자세히 살펴보도록 하겠습니다.

    리드 – 기회 전환율(Lead-to-Opportunity Conversion Rate)이란?

    리드-기회 전환율은 수집된 리드 중 기회로 전환된 리드의 백분율입니다. 이 비율은 기회로 전환된 리드 수를 수집된 총 리드 수로 나누고 그 결과를 백분율로 표시하여 계산할 수 있습니다.

    예를 들어 팀이 500개의 리드를 수집하고 그 중 100개를 기회로 전환하는 데 성공했다면 리드에서 기회로의 전환율은 20%가 됩니다. 즉, 팀이 수집하는 리드 5건당 1건은 기회로 전환된다는 뜻입니다.

    좋은 리드 – 기회 전환율이란?

    ‘좋은’ 리드-기회 전환율을 결정하는 것은 업종, 제품 또는 서비스, 그리고 기타 다양한 요인들에 따라 크게 달라집니다. 따라서 무엇이 좋은 전환율을 구성하는지에 대한 벤치마크를 설정하는 것은 어려운 작업입니다.

    그렇지만 몇 가지 일반적인 가이드라인은 팀의 전환율이 높은지 판단하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, B2B 기업의 경우 일반적으로 10~15%의 전환율은 양호한 것으로 간주되며, 20~30%의 전환율은 우수한 것으로 간주되는 경우가 많습니다. 물론 이는 대략적인 추정치이며 아래에 나열된 고유한 요인에 따라 크게 달라집니다.

    리드 – 기회 전환율에 영향을 주는 10가지 요소

    리드에서 기회로의 전환율은 여러 요인에 따라 크게 달라질 수 있습니다. 여기에는 비즈니스가 판매하는 제품 또는 서비스와의 관련성을 보여주는 리드의 품질, 이러한 리드를 전환시키는 영업 프로세스의 효율성, 마지막으로 판매하는 제품에 대한 전반적인 수요가 포함됩니다. 전체적인 리스트는 다음과 같습니다:

    1. 리드의 품질: 리드의 품질은 리드에서 기회로의 전환율을 결정하는 핵심 요소입니다. 품질이 높은 리드는 기회로 전환될 가능성이 높은 반면, 품질이 낮은 리드는 그렇게 될 가능성이 낮습니다. 영업팀은 리드 스코어링 기능과 같은 도구를 사용하여 가장 전환 가능성이 높은 리드를 식별하고 그에 따라 리소스를 집중할 수 있습니다.

    2. 제품 또는 서비스에 대한 시장 수요: 판매 중인 제품이나 서비스에 대한 전반적인 수요도 리드-기회 전환율에 영향을 미칠 수 있습니다. 당연히 수요가 많으면 영업팀은 더 많은 리드를 기회로 전환할 수 있는 반면, 수요가 적으면 전환율이 낮아질 수 있습니다.

    3. 경쟁: 시장의 경쟁 수준도 잠재 고객 전환율에 영향을 미칠 수 있습니다. 유사한 제품이나 서비스를 제공하는 경쟁업체가 많을수록 리드를 전환시키기가 더 어려울 수 있습니다.

    4. 영업 프로세스: 영업 프로세스의 효율성 또한 리드-기회 전환율에 중요한 요소입니다. 잘 정의되고 효율적인 프로세스를 통해 영업팀은 효과적으로 기회를 파악하고 추적할 수 있습니다. Distributely와 같은 리드 라우팅 앱을 사용하면 리드 관리 및 수동 영업 작업을 자동화하여 시간과 리소스를 확보하여 고부가가치 활동에만 집중할 수 있습니다.

    5. 영업팀의 기술력 및 교육 수준: 영업팀의 기술력과 교육 수준도 리드에서 기회로의 전환율에 영향을 미칠 수 있습니다. 관계를 구축하고 제품이나 서비스의 가치를 효과적으로 전달할 수 있도록 잘 훈련된 팀은 리드를 기회로 전환할 가능성이 더 높습니다.

    6. 마케팅과 영업의 연계: 마케팅과 영업 활동 간의 연계는 리드-기회 전환율에 있어 또 다른 중요한 요소입니다. 마케팅팀과 영업팀이 긴밀하게 연계되어 협력할 때 리드가 효과적으로 전달되고 기회로 전환될 가능성이 높아집니다.

    7. 고객 경험: 전반적인 고객 경험은 리드-기회 전환율에도 영향을 미칠 수 있습니다. 영업팀으로부터 제품 또는 서비스에 대해 긍정적인 경험을 한 고객은 기회로 전환될 가능성이 더 높습니다.

    8. 웹사이트 전환율 최적화: 방문자를 리드로 전환하는 웹사이트의 효과는 리드-기회 전환율에도 영향을 미칠 수 있습니다. 웹사이트의 전환율을 최적화함으로써 영업팀은 더 높은 품질의 리드를 생성할 수 있습니다.

    9. 콘텐츠 액세스: 백서 및 사례 연구와 같은 가치 있는 콘텐츠에 대한 액세스 권한을 제공하면 영업팀이 잠재 고객과 신뢰를 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 콘텐츠에 대한 엑세스 등급을 해제하고 누구나 쉽게 액세스할 수 있도록 함으로써 팀은 리드가 기회로 전환될 가능성을 높일 수 있습니다.

    10. SDR과의 미팅 예약 용이성: 잠재 고객이 영업 개발 담당자(SDR)와의 미팅을 얼마나 쉽게 예약할 수 있는지도 리드-기회 전환율에 영향을 줄 수 있습니다. 고객이 미팅을 쉽게 예약할 수 있다면 미팅을 예약할 가능성이 높아져 전환율이 높아질 수 있습니다.

    위에서 설명한 10가지 요인들을 이해하고 시간 경과에 따른 리드-기회 전환율을 추적하면 개선이 필요한 영역을 파악하고 그에 따라 최적화할 수 있을 것입니다.

    결론

    리드-기회 전환율은 팀의 성공을 극대화하고자 하는 모든 영업 리더 또는 CSO에게 중요한 도구입니다. 양질의 리드 소스부터 효과적인 영업 프로세스에 이르기까지 이 지표에 영향을 미치는 요소를 이해하면 개선이 필요한 영역을 파악하고 그에 따라 영업 활동을 최적화할 수 있습니다.

    시간이 지남에 따라 이 지표를 주의 깊게 모니터링하고 분석하면 팀의 성과뿐만 아니라 향후 개선할 수 있는 부분도 더욱 명확하게 파악할 수 있습니다. 이 핵심 성과 지표(KPI)를 정기적으로 분석하면 점점 더 경쟁이 치열해지는 시장에서 팀이 계속해서 높은 가치를 창출하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

     

    *마케팅 자료 및 기타 상담 문의: parkmg85@hanmail.net 

  • 고객 데이터 플랫폼 평가 가이드

    고객 데이터 플랫폼 평가 가이드

    고객 데이터 플랫폼 평가 가이드

    (참조 자료: Customer Data Platform Evaluation: A How-To Guide)

    고객 데이터 플랫폼(CDP)을 사용해보고 싶으신가요? 경쟁에서 우위를 점할 수 있게 도와주는 기능이 무엇이고 어떻게 사용할 수 있는지 알고 싶으신가요? 어떤 이점을 찾아야 하고 어떤 특정 기능이 비즈니스에 가장 큰 이점을 제공하는지 알고 계신가요? 본 글에서는 고객 데이터 플랫폼 평가를 직접 수행할 수 있는 간단한 방법을 안내합니다.

    고객 데이터 플랫폼 평가

    점점 더 많은 기업들이 앞다투어 소비자들의 관심과 충성도를 높이기 위해 CDP를 도입하고 있습니다. 시장 조사에 따르면 2021년부터 2026년까지 글로벌 CDP 시장은 약 34.6%의 연평균 성장률을 기록할 것으로 전망되고 있습니다. 수많은 공급업체들이 이렇게 증가하는 수요를 충족시키기 위해 서두르고 있는 상황에서 자사 비즈니스 니즈와 기대에 부합하는 CDP 솔루션을 어떻게 찾을 수 있을까요?

    먼저 자사의 니즈에 맞는지 평가하세요. 다양한 사용자에게 특별한 이점을 제공하는 특정 CDP 기능을 살펴보는 것이 도움이 될 수 있습니다. 이러한 기능은 고객 데이터 플랫폼 평가에서 비교 기준이 될 수 있습니다. 다음은 여기서 고려해볼 수 있는 네 가지 CDP 기능입니다:

    1. 옴니채널 기능(Omnichannel Capability)

    디지털 환경에서 고객 채널이 점점 다양해지면서 많은 브랜드는 고객과의 연결성을 유지하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 우수한 CDP 솔루션은 오프라인 채널과 외부 정보 소스를 포함하여 모든 접점에 걸쳐 사용 가능한 고객 데이터를 수집할 수 있는 기능을 갖추고 있어야 합니다. 이러한 CDP는 풍부한 고객 데이터 기반을 위해 대량의, 스트리밍되고, 실시간적인 정보도 수집할 수 있습니다. 더 많은 고객 데이터를 수집할수록 잠재적인 고객 인사이트가 더욱 풍부해집니다.

    고려해야 할 또 다른 사항은 옴니채널을 구축할 수 있는 CDP 솔루션의 기능입니다. 즉, 고객은 다음 채널에서 일관된 메시지, 광고, 지원 및 브랜딩을 제공받아야 합니다:

    • 웹 사이트
    • 모바일 웹사이트
    • 모바일 앱
    • 소셜 미디어 페이지
    • 이메일
    • 매장 내 디스플레이
    • 고객 지원 센터
    • 기타

    고객 데이터 플랫폼 솔루션을 평가할 때 옴니채널 고객 데이터를 수집하고 브랜드에 대한 옴니채널 입지를 구축할 수 있는 역량을 갖추고 있는지 확인하는 것은 필수입니다.

    2. 데이터 수집(Data Ingestion)

    다음으로, 좋은 CDP 솔루션은 온라인, 오프라인, 외부 데이터 소스에서 다양한 유형의 정보를 수집할 수 있어야 합니다. 여기에는 다음과 같은 데이터 유형들이 포함됩니다:

    정형 데이터(Structured data): 행과 열에 포함된 고객 이름, 주소, 전화번호와 같이 체계적이고 사전에 정의된 데이터입니다.

    비정형 데이터(Unstructured data): 오디오 파일, 문자 메시지, PDF, 설문조사 양식, 콜센터 녹음 등 사전 정의된 조직이나 구조가 없는 임의의 데이터입니다.

    반정형 데이터(Semi-structured data): 발신자 이름과 주소가 포함된 이메일 메시지와 같이 어느 정도 정의된 구조가 있는 데이터로, 일부 비정형 콘텐츠가 포함되어 있습니다.

    이상적으로 CDP 솔루션은 스키마 없이 로우 레벨 또는 이벤트 레벨의 데이터를 수집할 수 있는 수집 기능을 제공합니다. 이를 통해 사용자는 시간이 지남에 따라 그 정의가 변경되더라도 정보를 수집할 수 있습니다. 또 다른 유용한 기능은 빠르고 효율적인 데이터 수집을 위해 기업의 기존 마케팅 기술 솔루션과 원활하게 통합되는 것입니다.

    3. 고객 프로필 통합(Customer Profile Unification)

    이제 옴니채널 데이터 수집과 스키마가 필요 없는 수집 기능을 갖춘 CDP를 갖추게 되었습니다. 데이터 수집은 여기까지입니다. 다음으로, CDP가 수집한 로우 데이터를 사용하여 고객 프로필을 통합할 수 있는 방법을 찾아야 합니다. 좋은 CDP 솔루션은 이를 수행할 수 있어야 합니다:

    • 여러 데이터 포인트를 적합한 특정 개인에게 올바르게 어트리뷰션하여 해당 고객의 신원을 식별하세요.
    • 개별 고객에게 고유 ID를 할당하여 영구적인 고객 프로필을 생성하세요.
    • 연결된 다양한 채널 및 소스에서 정보를 수집하여 프로필을 지속적으로 업데이트합니다.
    • 자바스크립트, 모바일 태그, 그리고 디바이스 ID를 추적하여 익명의 사용자 데이터를 사용합니다.
    • 수십억 개의 데이터 포인트를 처리하여 프로필을 지속적으로 통합하고 강화하세요.

    이것이 왜 중요할까요? 브랜드의 고객 데이터 기반이 얼마나 탄탄한지에 따라 추출할 수 있는 인사이트의 품질이 결정됩니다. 통합된 고객 프로필은 정확한 분석, 고객 세분화, 유사 고객, 개인화 그리고 고객 경험을 혁신하고 비즈니스 성장을 촉진시키기 위한 여러 이니셔티브의 토대를 제공합니다.

    4. 사용자 친화성(User-Friendliness)

    마지막으로, 좋은 고객 데이터 플랫폼 솔루션은 비기술 직군의 직원들도 쉽게 사용할 수 있고 직관적이어야 합니다. 다음과 같은 기능을 살펴보십시오:

    • 직관적인 대시보드 및 제어 기능
    • 간단한 사용자 인터페이스
    • 접근성이 뛰어난 데이터 시각화
    • 신속한 고객 지원

    CDP의 가장 큰 장점 중 하나는 마케팅, 영업, 고객 지원 그리고 IT 팀의 니즈를 충족하기 위해 고객 데이터를 중앙 집중화한다는 점입니다. 따라서 고객 데이터와 인사이트를 사용하여 마케팅 또는 영업 활동을 구체화시키는 작업을 IT 담당 직원에 대한 의존도를 최소화하면서 쉽게 수행할 수 있어야 합니다.

    정리하면, 브랜드는 고객 데이터 플랫폼을 평가할 때 옴니채널 데이터 수집 및 활성화 기능, 스키마 없는 데이터 수집, 고객 프로필 통합, 사용자 친화성 등의 기능을 확인해야 합니다. 엔터프라이즈급의 CDP는 기존에 사용하던 마케팅 기술 솔루션과 통합하여 확장성을 확보할 수 있도록 이상적으로 설계되어야 합니다. 또한 CDP 솔루션은 최소한의 IT 지원으로 마케팅, 영업, 고객 서비스 활동을 지원할 수 있도록 사용이 간편하고 직관적이어야 합니다.

     

    *마케팅 자료 및 기타 상담 문의: parkmg85@hanmail.net